最近一項研究利用質(zhì)子核磁共振技術(shù)(Η-ΝΜR)對肺癌病人血漿的代謝物表型進行了分析，發(fā)現(xiàn)了一些在肺癌病人中存在的代謝相關生物標記物的改變，未來或可利用該技術(shù)對早期和晚期肺癌病人進行區(qū)分。

　　之前有研究報告稱，相比于標準的肺部X射線檢查，進行三次一年一次的低劑量CT掃描(LDCT)就能夠降低肺癌致死率多達20%，同時在高風險人群中使肺癌致死率下降7%。但是由于LDCT技術(shù)的特異性較差，會導致假陽性結(jié)果的比例較高。肺癌生物標記物具有替代或補充現(xiàn)行篩選標準的潛力，能夠幫助降低假陽性結(jié)果的出現(xiàn)。過去十年中，大量研究致力于發(fā)現(xiàn)用于肺癌診斷的潛在代謝相關生物標記物。有證據(jù)表明癌細胞代謝與非癌細胞存在很大差別，這些差異可能有助于肺癌的早期檢測和篩查。

　　在這項研究中，來自比利時的研究人員共招募了357名肺癌病人以及347名非癌癥對照病人。癌癥病人與非癌癥病人又各自被分為兩組，其中一組進行代謝差異的篩選，另外一組對篩選模型和方法進行驗證。研究人員收集了每位病人饑餓狀態(tài)下的靜脈血，利用H-NMR技術(shù)分析了癌癥組與非癌癥組的代謝差異。

　　結(jié)果發(fā)現(xiàn)癌癥病人的血液中有幾種代謝物含量出現(xiàn)升高，其中包括葡萄糖，N-乙酰化糖蛋白，β-羥基丁酸，亮氨酸，賴氨酸，酪氨酸，蘇氨酸，谷氨酰胺，纈氨酸以及天冬氨酸，同時丙氨酸，乳酸，鞘磷脂，卵磷脂，檸檬酸以及其他一些磷脂減少。基于這些觀察到的代謝物差異，該篩選模型成功地對78%的肺癌病人進行了篩選，同時對照組的篩選正確率也達到了92%，該模型的靈敏度達到71%，特異性達到81%，但是目前仍然無法區(qū)分腫瘤亞型以及癌癥階段。

　　文章作者表示，這篇文章證實了應用Η-ΝΜR對血漿進行代謝物表型分析可以作為補充工具幫助發(fā)現(xiàn)肺癌，結(jié)果還表明癌癥發(fā)展早期階段就能夠檢測到代謝物的變化。該研究的目的在于將該技術(shù)開發(fā)成目前肺癌風險預測模型的補充工具，幫助提供更多參數(shù)更好地對高風險人群進行肺癌篩查。