血液蛋白特征可在诊断前预测肺癌风险Blood protein signature can predict lung cancer risk before diagnosis

环球医讯 / 健康研究来源:www.news-medical.net英国 - 英语2026-10-09 00:57:55 - 阅读时长5分钟 - 2414字
弗朗西斯·克里克研究所和伦敦大学学院的研究人员在英国癌症研究中心和欧洲研究委员会资助下,发现了一种血液中的14种蛋白特征,可在诊断前五年以上预测肺癌风险;研究结合炎症触发癌症机制,通过机器学习分析48,000多名英国生物银行参与者数据,验证了该特征在全球8个数据集中的有效性,表明其反映癌症发生前肺部炎症环境改变,并发现抗IL-1β药物对高蛋白特征人群预防肺癌效果显著,为精准癌症预防提供了新途径,有望突破现有仅基于年龄和吸烟史的筛查局限。
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血液蛋白特征可在诊断前预测肺癌风险

弗朗西斯·克里克研究所和伦敦大学学院(UCL)的研究人员在英国癌症研究中心(Cancer Research UK)和欧洲研究委员会(ERC)的资助下,发现了一种血液中的14种蛋白特征,可在诊断前五年以上预测肺癌风险。

通过将这种蛋白特征与炎症如何触发癌症的知识相结合,研究团队能够识别出高风险人群,这些人群将从阻止肺癌形成的药物中获益,这是迈向精准癌症预防的重要一步。

随着年龄增长,我们的细胞会获得致癌突变,但仅靠突变很少足以引发肿瘤。可能需要环境触发因素,如来自内燃机、燃煤和香烟烟雾等来源的空气污染暴露,才能使突变细胞转化为癌症。目前,肺癌筛查仅提供给一定年龄以上且曾经吸烟的人,这遗漏了从不吸烟者和暴露于高水平污染物也可能面临疾病风险的个体。

研究团队在之前研究的基础上,该研究显示空气污染可以通过引起炎症和唤醒带有突变的休眠细胞来驱动癌症。该团队由国家健康与护理研究所UCLH生物医学研究中心支持,旨在找到一种能够更准确预测肺癌的炎症特征,超越仅基于年龄和生活方式因素(如烟草暴露)的风险评估。

今天发表在《细胞》杂志上的这项研究,研究团队应用机器学习分析了来自48,000多名英国生物银行(UK Biobank)参与者的血浆蛋白数据,并使用匹配的癌症登记记录来识别那些后来发展为肺癌的个体。

除了年龄、吸烟状况和既往肺部疾病史外,机器学习算法还识别出血液中的14种关键蛋白,这些蛋白可在五年内预测未来的肺癌诊断。研究团队在全球8个数据集中验证了这一蛋白特征,发现在所有研究中,未来会发展为肺癌的患者中,该特征水平都较高,包括一个从不吸烟者的队列。

对患者和动物模型中该特征的分析表明,该特征并非来自肿瘤本身,而是反映了癌症发生前肺部炎症环境的改变。该特征在后来发展为特发性肺纤维化或慢性阻塞性肺病(COPD)的人群中也有所增加,这支持了它可能捕捉到肺部炎症的共同、疾病前状态的观点。

从炎症到预防

实验室早期的工作表明,空气污染暴露会触发肺部免疫细胞释放一种名为白细胞介素-1β(IL-1β)的炎症信号,这种信号可以唤醒携带致癌突变的休眠细胞。

在这项研究中,他们表明污染暴露同时增加了特征蛋白并增强了'KAC细胞'的数量,这是一种对损伤作出反应的适应性细胞状态,但如果存在突变,也可能变成癌细胞。研究人员表明,来自几种不同肺细胞类型的突变细胞在发展为癌症的过程中都会进入相同的KAC状态,而空气污染扩大了KAC细胞的数量并增加了14种蛋白特征。

研究团队还发现,该特征的组成部分在与空气污染相关的IL-1β存在时增加。在暴露于污染的小鼠中阻断IL-1β减少了KAC细胞的数量并减缓了早期肿瘤的发展,这表明抗IL-1β药物可以预防肺部显示这种炎症信号的人群的肺癌。

精准的癌症预防方法

2017年,诺华公司的CANTOS试验测试了IL-1β阻断剂卡那单抗(canakinumab)来预防心血管疾病,并报告了一项探索性发现,即该药物也降低了肺癌发病率。然而,从人群水平来看,这种益处是有限的,限制了其在未经选择的人群中作为预防策略的使用。

重新分析4,651名CANTOS参与者的数据,研究人员发现具有高基线14种蛋白特征的人从卡那单抗中明显获益,他们的肺癌风险几乎减半。通过仅选择具有高特征的人,预防一例肺癌所需治疗的人数为55人,这与他汀类等已建立的心血管疾病预防策略相当。

UCL临床博士生、弗朗西斯·克里克研究所访问科学家Tej Pandya表示:"我们对来自48,000多人的血浆数据应用了机器学习来识别14种蛋白特征,令人难以置信的是,我们在全球8个数据集中验证了它,有来自四大洲的80多名合作者。与实验室科学家携手合作,通过小鼠模型理解生物学,我们已经证明该特征反映了癌症形成前肺部炎症环境的改变。这是一个概念验证,有朝一日,我们可以利用这一特征为肺癌高风险人群提供预防性治疗。"

克里克研究所临床研究主任兼首席小组组长、UCL癌症学教授、TRACERx项目首席研究员Charlie Swanton表示:"像他汀类药物这样的药物已经改变了心血管疾病的预防,用于治疗具有高'低密度脂蛋白'(LDL)的个体。但我们还没有针对肺癌的类似LDL的风险标志物或他汀类药物。在临床上,我们亲眼目睹了晚期诊断肺癌的影响,因此能够识别出高风险人群并在疾病发展前进行干预至关重要。

"在肺部发现炎症状态的信号让我们洞察到了这一干预窗口期,此时预防性治疗效果最佳。这项工作支持了该领域的一个相对较新的观点,即一些常见的与年龄相关的疾病,在社区中造成高疾病负担,可能共享一种共同的、无症状的炎症状态。我们认为,这一特征未来可能有助于预测和预防肺癌和其他肺部疾病。"

"通过揭示癌症最早的预警信号,这项研究使我们更接近于及早干预并可能在疾病开始前阻止它。

这样做,可以帮助人们及其亲人避免癌症诊断、治疗及其后续影响,让他们能够专注于最重要的时刻。"

英国癌症研究中心研究信息经理Hayley Brown

这项工作是弗朗西斯·克里克研究所、UCL、国家健康与护理研究所UCLH生物医学研究中心、CRUK肺癌卓越中心、诺华、RVC、EPIC、ARIC、TALENT和CKB联盟、QMUL、WEHI和曼彻斯特大学之间的合作。资助方包括弗朗西斯·克里克研究所、UCL、CRUK肺癌卓越中心、马克癌症研究基金会、Ruth Strauss基金会、欧洲研究委员会、EMBO、Rosetrees、MRC、Wellcome、UKRI和Barts慈善机构。

来源:弗朗西斯·克里克研究所

参考文献:Pandya, T., et al. (2026). 用于分子癌症预防的肺肿瘤促进血浆信号。《细胞》。DOI: 10.1016/j.cell.2026.05.005

【全文结束】

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