血浆代谢物分析可帮助诊断肺癌

　　近一项研究利用质子核磁共振技术(Η-ΝΜR)对肺癌病人血浆的代谢物表型进行了分析，发现了一些在肺癌病人中存在的代谢相关生物标记物的改变，未来或可利用该技术对早期和晚期肺癌病人进行区分。

　　之前有研究报告称，相比于标准的肺部X射线检查，进行三次一年一次的低剂量CT扫描(LDCT)就能够降低肺癌致死率多达20%，同时在高风险人群中使肺癌致死率下降7%。但是由于LDCT技术的特异性较差，会导致假阳性结果的比例较高。肺癌生物标记物具有替代或补充现行筛选标准的潜力，能够帮助降低假阳性结果的出现。过去十年中，大量研究致力于发现用于肺癌诊断的潜在代谢相关生物标记物。有证据表明癌细胞代谢与非癌细胞存在很大差别，这些差异可能有助于肺癌的早期检测和筛查。

　　在这项研究中，来自比利时的研究人员共招募了357名肺癌病人以及347名非癌症对照病人。癌症病人与非癌症病人又各自被分为两组，其中一组进行代谢差异的筛选，另外一组对筛选模型和方法进行验证。研究人员收集了每位病人饥饿状态下的静脉血，利用H-NMR技术分析了癌症组与非癌症组的代谢差异。

　　结果发现癌症病人的血液中有几种代谢物含量出现升高，其中包括葡萄糖，N-乙酰化糖蛋白，β-羟基丁酸，亮氨酸，赖氨酸，酪氨酸，苏氨酸，谷氨酰胺，缬氨酸以及天冬氨酸，同时丙氨酸，乳酸，鞘磷脂，卵磷脂，柠檬酸以及其他一些磷脂减少。基于这些观察到的代谢物差异，该筛选模型成功地对78%的肺癌病人进行了筛选，同时对照组的筛选正确率也达到了92%，该模型的灵敏度达到71%，特异性达到81%，但是目前仍然无法区分肿瘤亚型以及癌症阶段。

　　文章作者表示，这篇文章证实了应用Η-ΝΜR对血浆进行代谢物表型分析可以作为补充工具帮助发现肺癌，结果还表明癌症发展早期阶段就能够检测到代谢物的变化。该研究的目的在于将该技术开发成目前肺癌风险预测模型的补充工具，帮助提供更多参数更好地对高风险人群进行肺癌筛查。