肺癌的死亡率高居惡性腫瘤之首，早期發現是提高肺癌生存率的關鍵。然而，目前尚無可靠的早期肺癌診斷技術。北京大學的研究團隊開發出基于代謝組學和人工智能的早期肺癌篩查方法，相關成果在《Science Translational Medicine》發表，題為： Lung cancer scRNA-seq and lipidomics reveal aberrant lipid metabolism for early-stage diagnosis 。

研究團隊對不同患者的早期肺癌組織進行了單細胞轉錄組測序，發現肺癌組織各類細胞均發生脂質代謝異常。研究人員檢測了171例早期肺癌患者和140例健康人的血漿脂質代謝組，經過高分辨質譜與計算機分析，篩選出9個血漿脂質標志物，并建立了靶向代謝檢測方法與人工智能分類模型。通過對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證分析，該方法對早期肺癌的檢測準確性均超過90%。

這種檢測方法在肺癌的早期檢測或高危人群的篩查方面，具有應用及臨床轉化前景。

注：此研究成果摘自《Science Translational Medicine》，文章內容不代表本網站觀點和立場。

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

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