最近一項研究利用質子核磁共振技術(Η-ΝΜR)對肺癌病人血漿的代謝物表型進行了分析，發現了一些在肺癌病人中存在的代謝相關生物標記物的改變，未來或可利用該技術對早期和晚期肺癌病人進行區分。

　　之前有研究報告稱，相比于標準的肺部X射線檢查，進行三次一年一次的低劑量CT掃描(LDCT)就能夠降低肺癌致死率多達20%，同時在高風險人群中使肺癌致死率下降7%。但是由于LDCT技術的特異性較差，會導致假陽性結果的比例較高。肺癌生物標記物具有替代或補充現行篩選標準的潛力，能夠幫助降低假陽性結果的出現。過去十年中，大量研究致力于發現用于肺癌診斷的潛在代謝相關生物標記物。有證據表明癌細胞代謝與非癌細胞存在很大差別，這些差異可能有助于肺癌的早期檢測和篩查。

　　在這項研究中，來自比利時的研究人員共招募了357名肺癌病人以及347名非癌癥對照病人。癌癥病人與非癌癥病人又各自被分為兩組，其中一組進行代謝差異的篩選，另外一組對篩選模型和方法進行驗證。研究人員收集了每位病人饑餓狀態下的靜脈血，利用H-NMR技術分析了癌癥組與非癌癥組的代謝差異。

　　結果發現癌癥病人的血液中有幾種代謝物含量出現升高，其中包括葡萄糖，N-乙酰化糖蛋白，β-羥基丁酸，亮氨酸，賴氨酸，酪氨酸，蘇氨酸，谷氨酰胺，纈氨酸以及天冬氨酸，同時丙氨酸，乳酸，鞘磷脂，卵磷脂，檸檬酸以及其他一些磷脂減少。基于這些觀察到的代謝物差異，該篩選模型成功地對78%的肺癌病人進行了篩選，同時對照組的篩選正確率也達到了92%，該模型的靈敏度達到71%，特異性達到81%，但是目前仍然無法區分腫瘤亞型以及癌癥階段。

　　文章作者表示，這篇文章證實了應用Η-ΝΜR對血漿進行代謝物表型分析可以作為補充工具幫助發現肺癌，結果還表明癌癥發展早期階段就能夠檢測到代謝物的變化。該研究的目的在于將該技術開發成目前肺癌風險預測模型的補充工具，幫助提供更多參數更好地對高風險人群進行肺癌篩查。