纽约——一项新的研究发现，MicroRNA特征似乎可以将肺癌患者与其他肺部疾病患者以及没有肺部疾病的患者区分开来。
德国萨尔大学的Andreas Keller领导的研究人员研究了他们是否可以利用血液样本中的miRNA特征来识别肺癌患者。根据美国国家癌症研究所(National cancer Institute)的数据，美国每年约有22.8万人患肺癌，5年生存率略低于20%。
当他们报道JAMA肿瘤学今天，研究人员在3100多人的队列中发现了可以区分肺癌患者和非癌症患者的miRNA签名，其中一个签名的准确率高达91.4%。
Keller和他的同事在他们的论文中写道:“研究结果表明，所识别的mirna模式可能被用作微创肺癌检测的一个组成部分，补充成像、痰细胞学和活组织检查。”
研究人员在这项回顾性队列研究中招募了3046名患者，包括肺癌患者、其他肺部疾病患者、其他非肺部疾病患者和未受影响的对照组。肺癌亚群包括小细胞肺癌和非小细胞肺癌患者，因为研究人员希望识别一般肺癌生物标志物。
从参与者收集的血液样本使用人类miRNA微阵列进行全基因组miRNA分析。
在这项分析中，研究人员检测了miRNA签名在三种情况下识别肺癌患者的能力:区分肺癌患者和非肺癌患者;肺癌患者与非肿瘤性肺部疾病患者的区别;早期肺癌患者和非肺癌患者的区别。为了做到这一点，他们把他们的队列分成大小相等的训练集和验证集。
在训练集中，他们发现了一个15-miRNA签名，可以将肺癌患者与所有其他个体区分开来。在验证集中，该特征可以诊断肺癌，准确率为91.4%，灵敏度为82.8%，特异性为93.5%。
同样，研究人员发现了一个14-miRNA签名，可以区分肺癌患者和非肿瘤肺部疾病患者，准确率为92.5%，灵敏度为96.4%，特异性为88.6%。
14个miRNAs的第三个特征可以将早期肺癌患者与所有其他患者区分开来，准确率为95.9%，敏感性为76.3%，特异性为97.5%。
研究人员指出，这些特征确实包括重叠的mirrna。第一种和第二种场景的签名共享三个miRNAs，第二种和第三种场景的签名也是如此，而第一种和第三种场景的签名共享六个miRNAs。包括hsa-miR-205-5p、hsa-miR-564、hsa-miR-1260b和hsa-miR-1285-3p在内的许多基因先前都与肺癌有关。
尽管研究人员关注的是一般肺癌生物标志物，但他们指出，miRNA hsa-miR-30a-5p最能区分小细胞肺癌和非小细胞肺癌。
虽然这些研究结果表明，基于血液的miRNA特征可以识别肺癌患者(包括早期患者)，但研究人员指出，需要使用更适合临床的方法(如RT-qPCR或ELISA)对大型队列进行前瞻性研究。他们补充说，这些生物标志物也应与影像学、痰细胞学和活检测试一起进行评估。