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早筛网讯：近日，世界卫生组织国际癌症研究机构（IARC）下的肺癌队列联盟（The Lung Cancer Cohort Consortium）发现了36种与肺癌患病风险密切相关的蛋白质生物标志物，并基于此建立了肺癌早筛早诊模型，或可用于大规模的肺癌筛查项目，优化当前的肺癌筛查路径，相关研究以“The blood proteome of imminent lung cancer diagnosis”为题发表于期刊《Nature Communications》。 https://doi.org/10.1038/s41467-023-37979-8世界卫生组织国际癌症研究机构（IARC）发布的最新癌症负担数据显示：2020年全球新发肺癌病例高达220万，死亡病例为180万，疾病负担沉重。而近年来低剂量螺旋CT和靶向治疗的广泛应用更是凸显了探索肺癌生物标志物的必要性，这些生物标志物可用于确定可能受益于筛查的高危个体，并为肺结节的随访管理、肺癌诊断提供信息，帮助临床医生为肺癌患者制定最佳治疗方案，监测患者接受靶向治疗的疗效。Characteristics of 731 lung cancer cases and 731 matched controls该项研究的目的是寻找可用于肺癌早筛早诊的生物标志物，并通过建立模型识别有吸烟史的普通个体的肺癌患病风险。研究团队在肺癌队列联盟的6项前瞻性队列研究中确定了731名肺癌病例及731名吸烟匹配对照，并使用Olink Proteomics平台（https://www.olink.com/）测量1162种血液蛋白质的相对浓度。Identification of 36 protein biomarkers associated with risk of imminent lung cancer diagnosis 随后，研究人员对这些数据进行了分析和多重比较，并运用重采样方法将与肺癌发病高度相关的蛋白质筛选出来，最终，研究人员人员确定了36个蛋白质生物标志物，这些蛋白质标志物与肺癌患病风险有着独立可重复的关联（p<4*10−5)，包括CA-125/MUC-16、CEACAM5/CEA等之前已被相关研究证实的与肺癌发病相关的生物标志物。除SCF蛋白与肺癌发病呈负相关外，其余蛋白质生物标志物都与肺癌发病风险呈正相关。Lung cancer odds ratios for the 36 proteins associated with imminent lung cancer diagnosis before and after detailed adjustment for smoking根据这一发现，研究人员建立了一个肺癌筛查模型，并将其性能与PLCOm2012 模型（注：另一个肺癌风险预测模型，性能已被英国、加拿大肺癌筛查研究验证）进行比较，结果表明，该模型预测肺癌的性能优于PLCOm2012风险预测模型。（注：研究团队并未在文章中公布模型性能的具体数据）研究团队表示，未来他们将在更大样本的临床队列中进一步验证该模型用于肺癌早筛早诊的性能，同时关注不同血统人群蛋白质生物标志物的差异。
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