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肺癌是癌症相关死亡的主要原因，肺腺癌患者中肺结节的增多凸显了基于 CT 评估侵袭性的局限。研究人员通过非靶向代谢组学分析 102 例血浆样本，构建浸润预测模型。结果显示不同诊断组代谢谱不同，八代谢物面板诊断效能良好。该研究为术前评估提供依据123。
在健康医学领域，肺癌始终是一个如影随形的 “夺命杀手”。据统计，2020 年全球预计有 220 万肺癌新发病例，180 万人因肺癌离世 。在中国，肺癌的形势更是严峻，2022 年约有 87.1 万新发病例，76.7 万人因此丧生，分别占全部恶性肿瘤发病和死亡的 18.1% 和 23.9% 。肺腺癌作为肺癌中最常见的组织学亚型，约占所有肺癌病例的 50% 以上 。随着低剂量计算机断层扫描（LDCT）筛查的广泛应用，越来越多的肺结节被发现，但其中许多结节的生物学行为难以判断，究竟是良性的，还是已经发生了恶性转化？这成为困扰医生的一大难题。
目前，LDCT 虽然是常用的非侵入性诊断方法，但它存在过度诊断、假阳性率高、高危人群判定标准不统一以及成本效益等问题。这就好比用一张大网捕鱼，网里捞出了很多 “疑似鱼” 的东西，却很难快速准确地分辨哪些是真正的 “坏鱼”（恶性结节），哪些是 “好鱼”（良性结节）。因此，寻找更精准的早期检测生物标志物和优化筛查方案迫在眉睫。
为了解决这些问题，北京大学深圳医院的研究人员开展了一项极具意义的研究。他们运用基于液相色谱 - 串联质谱（LC - MS）的非靶向代谢组学技术，对血浆样本进行分析，试图找出能够区分良性和恶性肺结节的诊断生物标志物，并构建相关模型。该研究成果发表在《BMC Cancer》杂志上，为肺癌的早期诊断带来了新的曙光。
研究人员采用了多种关键技术方法。首先，收集了 102 例血浆标本，包括 21 例健康对照（HC）、22 例良性肺结节（BN）、24 例腺癌前体病变（PGL）和 35 例确诊肺腺癌（LC）患者的样本 。然后，对血浆样本进行非靶向代谢组学研究，通过双相萃取、冷冻干燥等处理后，利用 HPLC - Q - Exactive HRMS 在双极性模式下进行分析 。最后，运用多种数据分析方法，如单变量和多变量统计分析、主成分分析（PCA）、偏最小二乘判别分析（PLS - DA）等，筛选差异代谢物并构建诊断模型 。
下面来看具体的研究结果：
- 代谢组学非靶向代谢检测：研究人员对 102 例人体标本进行非靶向代谢组学分析，在正离子模式和负离子模式下分别检测到大量代谢特征，并通过二级质谱验证了部分分子种类 。主成分分析（PCA）显示质量控制样本聚类良好，证明了方法的可靠性 。
- 代谢物鉴定：对鉴定出的次生代谢物进行分类，发现有机酸衍生物是主要类别 。代谢途径富集分析表明，代谢过程是最主要的功能类别，而与疾病相关的代谢物占比较小 。
- 多表型组差异代谢物的统计和聚类分析：通过双统计框架，研究人员鉴定出 788 个显著改变的代谢物，其中 168 个在三个队列中均有差异表达 。聚类分析将样本分为六个表达轨迹，不同轨迹的代谢物具有不同的特征。
- 两表型组差异代谢物分析：比较不同组间的次生差异代谢物，发现了一些独特的生物标志物，如四甘醇、蛋氨酰苏氨酸（Met - Thr）和六甘醇 。这些代谢物在不同组中的浓度分布不同，提示其可能与疾病状态相关。
- LC 和 PGL 组间次生差异代谢物的筛选和建模：研究人员发现单个代谢物区分 PGL 和 LC 的能力有限，于是采用 LASSO 回归筛选出八个差异代谢物构建诊断模型 。该模型的诊断效能达到 0.933（95% CI：0.873 - 0.994），内部验证的平均诊断效能为 0.934（95% CI：0.905 - 0.966） 。
在研究结论和讨论部分，研究人员发现肺癌患者与健康状态相比，血浆代谢组存在明显改变，特定代谢物浓度与疾病进展相关 。他们鉴定出三个高可信度的判别代谢物，并且八代谢物面板在区分肺癌和腺癌前体病变方面表现出显著的判别能力 。不过，该研究也存在一定的局限性，如环境混杂因素的影响未完全解决，样本量有限等 。但总体而言，这项研究为早期肺腺癌的检测提供了重要的基础证据，有望推动临床决策支持系统的发展，未来研究可通过多中心验证和靶向代谢组学检测进一步优化诊断模型。
