• 分類：行業(yè)動(dòng)態(tài)
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• 發(fā)布時(shí)間：2023-09-19 09:38
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【概要描述】肺癌是一種復(fù)雜的異質(zhì)性惡性腫瘤，肺腺癌（LUAD）是非小細(xì)胞肺癌中最常見(jiàn)的組織學(xué)亞型，約占肺惡性腫瘤的50%。由于缺乏腫瘤特異性生物學(xué)信息，因此，用于LUAD早期診斷和肺結(jié)節(jié)準(zhǔn)確分類的生物標(biāo)志物的需求尚未得到滿足。細(xì)胞水平上，循環(huán)腫瘤細(xì)胞（CTC）可能有助于監(jiān)測(cè)肺癌的進(jìn)展，但CTC的靈敏度僅為70%，并且需要數(shù)小時(shí)的抗體識(shí)別和富集，無(wú)法用于大規(guī)模癌癥篩查。分子水平上，組學(xué)工具為癌癥診斷的臨床決策提供信息并指導(dǎo)精準(zhǔn)醫(yī)療，其中代謝分析更接近疾病表型，可測(cè)量生物活性的最終產(chǎn)物，是檢測(cè)早期癌癥的有前途的工具。2022年12月，上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院婁加陶教授在Advanced Science上發(fā)表了題目為“Integrative Serum Metabolic Fingerprints Based Multi‐Modal Platforms for Lung Adenocarcinoma Early Detection and Pulmonary Nodule Classification”的文章，采用血清代謝組學(xué)分析和多模態(tài)識(shí)別的人工智能策略，實(shí)現(xiàn)了LUAD的早期診斷和肺結(jié)節(jié)的準(zhǔn)確分類。