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为改善癌症患者预后，研究人员探索癌症筛查新方法，发现多种新技术和潜在生物标志物。
一、研究背景
癌症，这个全球健康的 “头号杀手”，每年无情地夺走无数生命。它就像隐藏在暗处的 “幽灵”，悄无声息地在人体内滋生，往往等到肿瘤长到足够大、症状显现时才被发现，此时治疗难度大增，患者的预后也大打折扣。比如，很多早期癌症患者没有明显症状，常规体检又难以精准检测，一旦确诊可能就到了中晚期。因此，如何在癌症的萌芽阶段就将其揪出，成为了医学领域亟待攻克的难题。癌症筛查，作为早期发现癌症的重要手段，就显得尤为关键。它能够在无症状人群中寻找癌症踪迹，为早期治疗争取宝贵时间，从而改善患者的生存状况。随着科技的飞速发展，癌症筛查也迎来了新的契机，研究人员积极探索新方法、新技术，力求让癌症筛查更加精准、高效。
在这样的背景下，来自加拿大圣弗朗西斯泽维尔大学计算机科学系、新斯科舍省卫生管理局以及以色列理工学院化学工程系的研究人员展开了深入研究，相关成果发表在《Scientific Reports》上。
二、研究方法
本次研究采用了多种前沿技术。在检测技术方面，运用了液体活检，通过分析血清中的原卟啉 IX（PpIX）水平来区分健康个体和高级别胶质瘤患者；利用衰减全反射 - 傅里叶变换红外光谱（Attenuated Total Reflection-Fourier Transform Infrared spectroscopy，ATR-FTIR）结合多重分形分析研究细胞系的转移潜能；开展了尾引物等温扩增实验，实现了在一次性检测盒中对三种高危型人乳头瘤病毒（hrHPV）基因型的多重检测。在数据分析方面，借助人工智能（AI）和机器学习技术，对大量的患者数据进行处理和分析，如开发 AI 决策支持工具检测皮肤病变、构建 AI 模型进行乳腺癌风险分层等。研究还涉及对多种癌症相关队列的分析，包括肝癌、结直肠癌、肺癌等。
三、研究结果
- 多种癌症检测新方法：基于液体活检的研究发现，血清 PpIX 水平可用于区分健康个体与高级别胶质瘤患者，这为胶质瘤的诊断和监测提供了新方向。运用 ATR-FTIR 光谱结合多重分形分析的技术，能够有效研究细胞系的转移潜能，有助于深入了解癌症转移机制。尾引物等温扩增实验成功实现了在一次性检测盒中对三种 hrHPV 基因型的快速、低成本、分散式检测，为宫颈癌筛查提供了新途径。
- 潜在生物标志物的发现：研究提出 CXCL5 和 CXCL14 可能是结直肠癌的潜在生物标志物，这对于结直肠癌的早期诊断具有重要意义。此外，还对隐源性肝细胞癌（HPC）进行了分析，并开展了针对 HPC 的 DNA 甲基化标记的相关研究，为肝癌的研究和诊断提供了新的视角。
- 人工智能助力癌症筛查：开发的 AI 决策支持工具，使用目标检测算法在患者全身图像中定位和分离皮肤病变，临床验证显示对专家选定的前 10 个 AI 识别的可疑皮肤病变的平均灵敏度达到 95%。基于年龄、中性粒细胞与淋巴细胞比值、红细胞计数等因素构建的 AI 模型，为乳腺癌风险分层提供了依据，有助于制定基于风险的筛查策略。利用卷积神经网络方法进行参考区间（RI）估计，并应用于卵巢癌生物标志物癌抗原 125 的研究，发现其具有强烈的年龄依赖性 RI，对卵巢癌诊断具有潜在意义。
- 肺癌预后相关发现：在一项约 13 年的纵向研究中发现，在肺癌研究中开发预后模型时应考虑 “检测方法”，因为它可能是一个重要的预后变量。这表明不同的肿瘤检测方法可能会对患者的预后产生影响，随着筛查技术的不断进步，这种差异可能会更加明显。
四、研究结论与讨论
本研究在癌症筛查领域取得了丰硕成果，多种新技术和潜在生物标志物的发现，为癌症的早期检测提供了更多可能。人工智能在癌症筛查中的广泛应用，大大提高了检测的准确性和效率。液体活检、红外光谱、等温扩增等技术的发展，为癌症筛查带来了新的思路和方法。同时，研究还揭示了检测方法对肺癌预后的影响，为癌症预后研究提供了新的方向。
然而，目前的研究仍面临一些挑战。尽管研究不断推进，但距离实现对所有肿瘤的完美检测仍有很长的路要走。随着检测方法对足够大小肿瘤的灵敏度接近 100%，在后续筛查中癌症的检测率将受到疾病真实发病率的限制，如何在这种情况下准确评估新技术的效果是一个亟待解决的问题。此外，非侵入性传感器技术结合 AI 算法的发展虽然前景广阔，但仍需进一步完善和验证。未来，癌症筛查技术有望不断突破，实现更低肿瘤检测尺寸的目标，甚至有可能在单细胞水平检测癌症。研究人员需要不断努力，攻克技术难题，为全球癌症防治事业做出更大的贡献。通过持续的研究和创新，有望最终开发出完美或近乎完美的癌症筛查工具，让癌症不再成为人类健康的巨大威胁。
