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Phenomics | 云南省肿瘤医院和复旦大学、加拿大阿尔伯塔大学联合开发基于中国人群的肺癌筛查代谢标志物与鉴定模型

已有 566 次阅读 2026-7-23 23:14 |系统分类:科研笔记

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　　近日，《表型组学（英文）》（Phenomics）在线发表了云南省肿瘤医院黄云超教授团队联合复旦大学陈颉教授团队、加拿大阿尔伯塔大学 David S. Wishart 教授团队题为 “Identification of High-Performing Blood Metabolite Biomarkers of Lung Cancer in a Chinese Population”的研究论文。该研究报道了一项大规模定量代谢组学研究的结果，研究中提出的代谢标志物模型较既往发表的基于代谢物的肺癌诊断与检测模型具有显著改进。这些代谢标志物组合旨在为中国肺癌筛查开发出低成本、微创的血液检测方案。

论文DOI链接：

https://doi.org/10.1007/s43657-024-00206-5

论文引用格式：

Chen, Z., Zhang, L., Mao, K.et al. Identification of High-Performing Blood Metabolite Biomarkers of Lung Cancer in a Chinese Population. Phenomics (2026).https://doi.org/10.1007/s43657-024-00206-5

研究背景

肺癌的治疗与预防是全球卫生领域的重点议题。早期检测对于确保良好预后至关重要。尽管LDCT 筛查已被证实能有效降低肺癌发病率，但由于依从率低、医疗资源有限以及筛查质量不足等多种原因，其效果仍存在局限性。亟需开发替代性强、更安全、更易获取且成本更低的方法，以覆盖更广泛的人群群体——包括非吸烟者或从未吸烟者（尤其是中国女性）、居住于农村地区的人群以及患有慢性肺部疾病者。根据癌细胞的代谢模式与非癌细胞存在显著差异，运用代谢组学分析结合机器学习技术，为肺癌检测与诊断寻找更优、更经济、更精准的肿瘤标志物。

研究方法

对273例肺癌患者和137例健康对照者的血浆样本进行LC-MS分析；通过多变量统计分析，确定能够最显著区分肺癌患者与健康对照者的血浆代谢物。随后利用逻辑回归模型对训练集患者数据构建基于这些血浆生物标志物的稳健预测模型，并在独立验证集（即验证集）中对这些模型进行确认与验证。

研究结果

结果显示，各个阶段肺癌患者的血浆与健康对照有不同的代谢组学特征。基于中国人群中乳酸、丙酮酸、PC aa C36:6、LysoPC 20:3、富马酸、色氨酸和α-酮戊二酸的血浆水平，在初始训练集上开发了几种高性能诊断逻辑回归模型，然后在验证集上进行了充分验证。这些模型的 AUC 始终>92%。将这项研究与之前对加拿大人群的研究进行了比较，发现两项研究中确定的代谢标志物具有一些相似之处。于是开发了一种“通用”逻辑回归模型，用于中国和加拿大人群的早期肺癌诊断。该通用生物标志物组的 AUC>88%。这些结果表明，基于血浆代谢物检测可构建一种微创、高性能、高通量、低成本的肺癌筛查方法。这种检测只需使用 10 µL 血浆，并使用标准临床级质谱仪在几分钟内完成（每个样本）。该测定可用于指导筛查人员，以使用 LDCT 或其他肺部检查方式进行进一步随访和确认。

Abstract

Lung cancer is the world's leading cause of cancer deaths. Early detection through low-cost metabolite screening approaches could reduce lung cancer mortality. Here we report the results of a large-scale, quantitative metabolomics study aimed at identifying plasma biomarkers for lung cancer detection in a Chinese population. A cohort of 410 patients, including 137 healthy controls, 189 biopsy-confirmed individuals with stage I/II lung cancer, and 84 individuals with biopsy-confirmed stage III/IV cancer, were studied. Plasma samples were collected and analyzed using an in-house-developed, targeted liquid chromatography-mass spectrometry (LC-MS) metabolomics method that detects and quantifies 138 metabolites. Logistic regression was used to develop an optimal biomarker panel that could distinguish all-stage lung cancer patients from healthy controls. The resulting six-metabolite panel achieved an area under the curve (AUC) of 95.0%. A second biomarker panel was developed to distinguish early-stage lung cancer from healthy controls and reached an AUC of 94.3%. All models were developed on an initial training set and then fully validated on a separate holdout set. Our proposed biomarker models show significant improvements over previously published models for metabolite-based lung cancer diagnosis and detection. These metabolite biomarker panels are intended for the development of a low-cost, minimally invasive blood test for lung cancer screening in China.

作者简介

通讯作者

黄云超，博士、博士研究生导师。

云南省“百十人才”领军人才，云岭名医，云岭学者，云南省肿瘤医院昆明医科大学第三附属医院胸外科国家临床重点专科主任，云南省滇东北中心医院院长，中国医师协会胸外科医师分分副会长，教育部高原区域性高发肿瘤国际合作联合实验室主任，云南省肺癌重点实验室主任，云南肺癌研究协同创新中心主任，云南肺癌国际科技合作基地主任，云南省高发肺癌省防治创新团队首席专家。

主持国家自然科学基金8项（重点项目1项，面上地区项目6项），国家自然科学基金委员会与香港特区政府联合科研资助基金1 项，科技部重大项目2项，美国NCI重大项目1项，主持的课题获省部级科学技术进步特等奖，一等奖4项，主要从事肺癌治疗，防控。

陈颉，博士，加拿大工程院院士, 国际电子电气协会会士（IEEE Fellow), 美国生物医学工程院院士，亚太人工智能协会会士，中国国家级人才，复旦大学浩清教授。

2023年9月辞去海外工作，目前担任复旦大学生物医药工程和技术创新学院创始院长，研究领域包括生物医学电子和系统。其研究得到中国科技部重大专项，中国国家自然基金会，美国国家卫生研究院（NIH）, 美国国家自然科学基金会（NSF），加拿大国家自然基金（NSERC），加拿大国家卫生研究院（CIHR）等 50 多项共1亿多美元的经费资助。在国际重要刊物（如PNAS，Nature 子刊）, IEEE顶刊（如Proceedings of IEEE， IEEE Journal on Solid-state Circuits， IEEE Trans. on Circuits and Systems, IEEE Trans. on Biomedical Circuits and Systems, IEEE Transactions on Biomedical Engineering) 和国际会议上发表论文 268篇，撰写三部专著作，被引用11，000 多次， h-index 50。持有八项美国专利和二项中国专利，这些技术已授权给五家公司（Hughes Network System LLC, SmileSonica Inc., Tricca Technologies Inc., IntelligentNano Inc. 和 Hidaca Ltd.）。曾在美国常春藤联盟布朗大学任教，获得马里兰大学杰出校友，加拿大最佳教授Killam 奖（此一奖项是颁发给加拿大教授的最高荣誉之一），加拿大国家创新基金领军人物，加拿大省科技进步发明奖，IEEE讲席教授,曾任IEEE 电路和系统协会理事（Board of Governors）。担任多本IEEE期刊Associate Editor（副编），IEEE多项会议的大会主席（General Chair）或技术委员会主席（Technical Program Chair）。协助创立了两家美国贝尔实验室衍生公司，分别于2005年和2015年被QUALCOMM（高通公司）和加州DTS公司收购。另外发明的“低强度脉冲超声刺激牙组织”专利授权给加拿大SmileSonica公司，已完成9万临床治疗，获加拿大药监局批准，在全球2300家诊所销售。