综述：利用气相色谱-质谱法鉴定癌细胞释放的挥发性有机化合物（特异性生物标志物）

《Current Analytical Chemistry》：Identification of Volatile Organic Compounds (Distinct Biomarkers) Emitted by Cancer Cells Using Gas Chromatography-mass Spectrometry – A Review

本综述系统探讨了利用气相色谱-质谱法（GC-MS）检测挥发性有机化合物（VOCs）作为癌症诊断潜在生物标志物的前沿进展。文章指出，当前探索性研究为未来奠定了基础，但粪便和呼吸挥发组（volatilome）的复杂性受多种因素影响，需扩大研究人群以增强数据稳健性。VOCs分析不仅能检测癌症，还能区分其分期，对定制治疗方案和监测疗效至关重要。确立VOCs浓度的量化阈值是其临床转化的关键，而结合机器学习（AI）和多组学（multi-omics）方法有望推动非侵入性实时诊断工具的发展，实现个性化医疗。

　　

引言：癌症诊断的新前沿——嗅探挥发性有机化合物（VOCs）

癌症的早期诊断一直是医学界面临的重大挑战。近年来，一种非侵入性的检测方法——通过分析癌细胞释放的挥发性有机化合物（Volatile Organic Compounds, VOCs）来诊断癌症，正展现出巨大的潜力。这些微小的分子如同癌细胞独特的“气味指纹”，存在于患者的呼吸、粪便等体液（bodily fluids）中。气相色谱-质谱联用技术（Gas Chromatography-Mass Spectrometry, GC-MS）作为一种高灵敏度、高特异性的分析工具，成为解码这些“气味指纹”的关键。这篇综述旨在梳理GC-MS在癌症VOCs研究中的应用现状，并展望其未来发展方向。

GC-MS技术：捕捉癌细胞的“分子信号”

GC-MS技术结合了气相色谱卓越的分离能力和质谱精准的鉴定能力。其工作流程通常包括：首先，从样本（如呼出气、粪便顶空）中采集和富集VOCs；然后，通过气相色谱柱将复杂的VOCs混合物分离开来；最后，分离后的化合物进入质谱检测器，根据其质荷比（m/z）进行定性和定量分析。这种技术能够检测到皮克（pg）甚至飞克（fg）级别的痕量物质，为发现癌症相关的特异性VOCs生物标志物（biomarkers）提供了强有力的技术支持。

VOCs作为癌症生物标志物的证据：从探索到验证

大量探索性和初步研究已经揭示了VOCs与多种癌症的关联，例如肺癌、结直肠癌、乳腺癌等。癌细胞由于代谢异常（metabolic alterations），其能量代谢途径（如瓦博格效应Warburg effect）会发生重编程，导致产生并释放独特的VOCs谱图。这些VOCs可能源于脂质过氧化、氨基酸代谢、碳水化合物代谢等过程的改变。因此，检测这些代谢产物（detection of metabolites）不仅有助于癌症的早期发现，更重要的是，VOCs谱的动态变化还可能反映肿瘤的恶性程度和分期。这意味着VOCs分析具备双重能力：一是检测癌症的存在，二是区分癌症的进展阶段，这对于制定个性化的治疗策略和实时监测治疗效果（如化疗或放疗的反应）具有至关重要的意义。

挑战与机遇：迈向临床应用的必经之路

尽管前景广阔，但将VOCs真正转化为临床可用的生物标志物仍面临诸多挑战。首要的挑战来自于挥发组（volatilome）本身的复杂性。粪便和呼吸中的VOCs谱受到饮食、年龄、性别、肠道微生物组、环境暴露以及合并疾病等多种生物和环境因素的显著影响。这种高变异性要求未来的研究必须扩大样本的多样性和规模，纳入更广泛的人群 demographics，以增强数据的稳健性（robustness）和结果的普适性。

其次，确立VOCs浓度的可量化阈值（quantifiable thresholds）是其在临床实践中成为可靠指标的前提。目前的研究多处于发现和验证特异性VOCs的阶段，尚需大规模的前瞻性临床研究来建立不同癌症类型和分期对应的VOCs浓度临界值。

未来展望：人工智能与多组学整合驱动精准医疗

为了应对上述挑战，未来的研究方向呈现出明显的技术融合趋势。将GC-MS产生的高维数据与机器学习（Machine Learning）和人工智能（Artificial Intelligence, AI）相结合，可以高效地从海量数据中挖掘出有意义的模式，构建更精准的诊断模型。这种结合有望开发出低成本、高通量、非侵入性（non-invasive）且能实现实时（real-time）分析的诊断工具。

更进一步，采用多组学（multi-omics）整合分析策略——即将代谢组学（metabolomics technique）与基因组学、蛋白质组学等数据相结合——将为我们提供对癌症生物学更全面、更深入的理解。通过系统性地解析VOCs变化背后的分子通路（pathways）和调控网络，我们最终可能实现真正的个性化医疗（personalized medicine），即根据患者独特的分子图谱来定制精细调整的治疗方案。

结语

综上所述，以GC-MS为核心的VOCs研究代表了一个充满活力的癌症诊断创新领域。通过克服现有挑战，并积极拥抱人工智能和多组学等前沿技术，VOCs作为癌症生物标志物的研究有望为诊断技术带来变革性的进步，最终通过量身定制的治疗干预改善患者的预后。