早期研究指明预测和预防肺癌的新路径Early research suggests a path to predict and prevent lung cancer - The Boston Globe

环球医讯 / 健康研究来源:www.bostonglobe.com美国 - 英语2026-08-21 14:25:41 - 阅读时长3分钟 - 1492字
国际研究团队通过分析4.8万份英国生物样本库血液样本,利用机器学习发现14种血液蛋白质特征可提前五年以上精准预测肺癌风险,该特征与炎症通路激活相关;同时发现抗炎药物卡那单抗能使高风险人群肺癌发病率降低近半,为肺癌预防提供潜在生物标志物和干预靶点,但需进一步临床试验验证其安全性和有效性。
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早期研究指明预测和预防肺癌的新路径

科学家们取得了一项可能帮助预防部分人群患肺癌的发现,肺癌是全球致死人数最多的癌症。

由四大洲80多名研究人员组成的团队识别出一组血液中的蛋白质,可准确预测诊断前五年以上的肺癌。科学家还发现初步证据表明,现有抗炎药物能显著降低具有这些蛋白质高浓度人群的肺癌风险,这些蛋白质与炎症相关。

基于这些蛋白质的检测方法在用于患者前仍需更多研究,科学家还需进行随机试验确认该药物能否预防肺癌。尽管如此,外部专家表示,周四发表在《细胞》杂志上的这些发现为长期追求的公共卫生目标提供了有希望的起点。

"预防肺癌长期以来一直是个缺失的圣杯,"未参与该研究的密歇根大学医学教授道格拉斯·阿伦伯格博士表示,"作者可能已发现一种生物标志物,不仅能预测风险,还能预测特定药物在预防方面的受益概率。"

过去二十年间,医学界在肺癌领域取得重大进展,主要归功于早期筛查项目以及能延长晚期患者生命的靶向药物和免疫疗法。但肺癌仍是全球最常见的癌症,诊断后五年生存率不足三分之一。"预防是我认为的解决方案,"英国弗朗西斯·克里克研究所肿瘤学家兼临床主任、该论文高级作者查尔斯·斯旺顿博士表示。

在斯旺顿博士、博士生特伊·潘迪亚及其他研究人员带领下,团队分析了英国生物样本库4.8万份血液样本,运用机器学习识别出与肺癌发展相关的14种蛋白质。当研究人员结合患者年龄、吸烟状况和肺部疾病史评估这些蛋白质存在情况时,预测准确性超过当前最佳风险评估模型。

研究团队在全球八个额外数据集(包括主要含非吸烟者的台湾数据集)中验证了这14种蛋白质"特征"。通过小鼠和细胞模型,科学家证明当特定炎症通路被激活时,这些蛋白质浓度会升高,而吸烟和空气污染可激活该通路。

斯旺顿强调,这表明不仅吸烟、污染等因素引起的基因突变导致肺癌,"烟雾同时引发基因突变和炎症,二者共同导致癌症"。该特征在后来罹患慢性阻塞性肺病和肺纤维化人群中也升高,指向三种疾病的共同上游炎症环境。

科学家探索了针对炎症通路的干预可能:回顾4650名参与卡那单抗(canakinumab)随机对照试验患者的资料,该药物靶向作用于与14种蛋白质特征相关的炎症通路。原试验显示其对降低心脏病发作仅有微弱效果,但意外发现用药者肺癌发病率降低。

研究显示,卡那单抗使试验中2300名14种蛋白质表达高于平均水平的患者肺癌风险降低近半(斯旺顿近期加入该药物制造商诺华公司董事会)。

斯旺顿将该药物前景类比他汀类药物:医生通过识别特定标志物(高LDL胆固醇)患者,用他汀类药物显著降低心脏病和中风风险,"这相当于癌症领域的LDL指标"。

科学家仍需通过更多研究验证蛋白质特征,并开发临床检测方法,最关键的是开展卡那单抗预防肺癌的临床试验。耶鲁医学院医学肿瘤学和血液学主任罗伊·S·赫伯斯特博士指出:"这是重大'如果'——临床效果是否显著?能否在正确阶段充分阻断以预防癌症?"

克利夫兰诊所肺科医生彼得·马佐尼博士提醒,卡那单抗可能引发严重副作用,包括感染和败血症风险增加。即使针对特定人群,其毒性也可能超过获益,可能需要研发作用于同一通路但更安全的替代药物。

该蛋白质特征还能优化低剂量CT扫描肺癌筛查人群:当前美国指南建议50-80岁、吸烟史达20包年且当前吸烟或戒烟不足15年者接受年度筛查。马佐尼表示,许多符合资格者未接受扫描,若能通过血液检测精准识别高受益人群,将提升筛查覆盖率,同时发现现有标准未覆盖但风险升高的群体。

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