通常，使用计算机断层扫描（CT）对可能患肺癌的高风险人群（例如吸烟者）进行常规筛查，以检查肺部肿瘤。但是，此测试的假阳性率极高，因为它还会在肺部拾取良性结节。

　　麻省理工学院的研究人员现在已经开发出一种新的肺癌早期诊断方法：一种尿液检查，可以检测与该疾病相关的蛋白质的存在。这种非侵入性测试可以减少假阳性的数量，并有助于在疾病的早期发现更多的肿瘤。

　　早期发现对于肺癌非常重要，因为在肿瘤扩散到体内较远位置之前被发现的患者的五年生存率至少高出六倍。 

　　“如果您关注癌症诊断和治疗领域，人们就会重新认识到早期癌症检测和预防的重要性。我们确实需要能够使我们能够拦截并尽早介入的新技术，以便我们能够看到癌症。”约翰·多萝西·威尔逊（John and Dorothy Wilson）卫生科学与技术和电气工程与计算机科学教授，麻省理工学院的科赫综合癌症研究所和医学工程与科学研究所的成员。

　　Bhatia和她的同事发现，这项新的测试基于可以注射或吸入的纳米粒子，可以在小鼠中检测到小至2.8立方毫米的肿瘤。

　　Bhatia是该研究的高级作者，该研究今天发表在《科学转化医学》上。该论文的主要作者是麻省理工学院和哈佛大学的研究生Jesse Kirkpatrick和Ava Soleimany，以及前麻省理工学院的研究生安德鲁·沃伦，他现在是Third Rock Ventures的合伙人。

　　靶向肺肿瘤

　　数年来，Bhatia的实验室一直在开发可通过与称为蛋白酶的酶相互作用来检测癌症的纳米颗粒。这些酶通过切穿细胞外基质蛋白来帮助肿瘤细胞逃脱其原始位置。

　　为了找到这些蛋白质，巴蒂亚（Bhatia）创建了纳米颗粒，该纳米颗粒涂有被癌症相关蛋白酶靶向的肽（蛋白质短片段）。颗粒堆积在肿瘤部位，在那里肽被切割，释放出生物标志物，然后可以在尿液样本中检测到。

　　她的实验室以前已经开发了结肠癌和卵巢癌传感器，在他们的新研究中，研究人员希望将该技术应用于肺癌，每年在美国杀死约15万人。接受CT筛查并获得阳性结果的人经常接受活检或其他侵入性检查以寻找肺癌。Bhatia说，在某些情况下，此过程可能会导致并发症，因此，无创性随访测试可能对确定哪些患者真正需要进行活检有用。

　　她说：“ CT扫描是一个很好的工具，可以看到很多东西。” “问题在于，它发现的95％不是癌症，现在您必须对太多测试阳性的患者进行活检。”

　　为了定制针对肺癌的传感器，研究人员分析了一个与癌症相关的基因数据库，称为癌症基因组图谱，并确定了肺癌中富含的蛋白酶。他们创建了一组由14种肽包裹的纳米颗粒，可以与这些酶相互作用。

　　然后，研究人员在两种不同的癌症小鼠模型中对传感器进行了测试，这两种小鼠模型都经过了基因突变处理，这些基因突变导致它们自然发展为肺部肿瘤。为了帮助防止可能来自其他器官或血液的背景噪音，研究人员将这些颗粒直接注入气道。

　　使用这些传感器，研究人员在三个时间点进行了诊断测试：肿瘤开始生长后的5周，7.5周和10.5周。为了使诊断更加准确，他们使用机器学习来训练算法，以区分来自具有肿瘤的小鼠和没有肿瘤的小鼠的数据。

　　通过这种方法，研究人员发现，他们可以在7.5周内准确地检测出其中一种小鼠模型中的肿瘤，而这些肿瘤平均平均只有2.8立方毫米。在另一只小鼠品系中，可以在5周时检测到肿瘤。传感器的成功率也与在相同时间点执行的CT扫描的成功率相当或更好。

　　减少误报

　　研究人员还发现，传感器具有另一项重要功能-它们可以区分早期癌症和肺部非癌性炎症。吸烟人群中常见的肺部炎症是CT扫描产生大量假阳性的原因之一。

　　Bhatia设想，对于在筛查测试中获得阳性结果的人，可以将纳米颗粒传感器用作非侵入性诊断方法，从而有可能无需进行活检。为了在人类中使用，她的团队正在研究一种可以作为干粉或通过雾化器吸入的颗粒形式。另一个可能的应用是使用这些传感器来监测肺部肿瘤对药物或免疫疗法等治疗的反应程度。

　　Bhatia说：“下一步是将其引入已知癌症并正在接受治疗的患者中，以查看他们是否使用了正确的药物。”

　　她还正在研究一种可用于区分病毒性和细菌性肺炎的传感器版本，它可以帮助医生确定哪些患者需要抗生素，甚至可以提供核酸检测的补充信息，例如针对Covid开发的核酸检测-19。由巴蒂亚（Bhatia）联合创立的公司Glympse Bio也正在研究开发这种方法来代替活检来评估肝病。

　　该研究由国家癌症研究所，国家环境健康科学研究所，国家科学基金会，麻省理工学院路德维希分子肿瘤学中心，科赫研究所癌症纳米医学中心，通过Upstage Lung Cancer和Johnson and Johnson的礼物捐赠了Koch Institute Frontier Research Program。