我國(guó)科學(xué)家開(kāi)發(fā)出高效的早期肺癌篩查方法

肺癌的死亡率高居惡性腫瘤之首，早期發(fā)現(xiàn)是提高肺癌生存率的關(guān)鍵。然而，目前尚無(wú)可靠的早期肺癌診斷技術(shù)。北京大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)出基于代謝組學(xué)和人工智能的早期肺癌篩查方法，相關(guān)成果在《Science Translational Medicine》發(fā)表，題為： Lung cancer scRNA-seq and lipidomics reveal aberrant lipid metabolism for early-stage diagnosis 。

研究團(tuán)隊(duì)對(duì)不同患者的早期肺癌組織進(jìn)行了單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組測(cè)序，發(fā)現(xiàn)肺癌組織各類細(xì)胞均發(fā)生脂質(zhì)代謝異常。研究人員檢測(cè)了171例早期肺癌患者和140例健康人的血漿脂質(zhì)代謝組，經(jīng)過(guò)高分辨質(zhì)譜與計(jì)算機(jī)分析，篩選出9個(gè)血漿脂質(zhì)標(biāo)志物，并建立了靶向代謝檢測(cè)方法與人工智能分類模型。通過(guò)對(duì)2100例確診病例、1036例接受低劑量CT檢查的篩查人員、109例前瞻性臨床研究的參與人員的驗(yàn)證分析，該方法對(duì)早期肺癌的檢測(cè)準(zhǔn)確性均超過(guò)90%。

這種檢測(cè)方法在肺癌的早期檢測(cè)或高危人群的篩查方面，具有應(yīng)用及臨床轉(zhuǎn)化前景。

注：此研究成果摘自《Science Translational Medicine》，文章內(nèi)容不代表本網(wǎng)站觀點(diǎn)和立場(chǎng)。

論文鏈接：https://www.science.org/doi/10.1126/scitranslmed.abk2756

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