研究人員用GCMSMS研究直腸癌早期診斷

　　分析測試百科網訊 近日，日本研究人員已經開發了一種結直腸癌早期診斷的高靈敏度的方法。島津制藥所、神戶大學醫學研究科與日本國家癌癥研究中心合作，開發出一種全面分析血液中代謝物的篩選方法。這項研究的結果發表在2017年2月4日美國科學出版刊物Oncotarget的在線版上。

　　結腸直腸癌是癌癥死亡的最常見原因之一，發達國家的癌癥病例也在增加。2012年，以神戶大學副教授YOSHIDA Masaru為首的小組使用氣相色譜質譜（GC/MS）和臨床代謝組學分析方法分析結直腸癌患者和健康受試者的血清樣品。該組成功地鑒定了可用于診斷結腸直腸癌的四種代謝物標志物，并使用這些標志物開發了高度可靠的診斷預測模型。與現有腫瘤標志物相比，該模型被認為更實用，但實際用作篩選方法時，缺乏靈敏度和特異性。

　　結腸直腸癌是癌癥死亡的最常見原因之一，發達國家的癌癥病例也在增加。2012年，以神戶大學副教授YOSHIDA Masaru為首的小組使用氣相色譜質譜（GC/MS）和臨床代謝組學分析方法分析結直腸癌患者和健康受試者的血清樣品。該組成功地鑒定了可用于診斷結腸直腸癌的四種代謝物標志物，并使用這些標志物開發了高度可靠的診斷預測模型。與現有腫瘤標志物相比，該模型被認為更實用，但實際用作篩選方法時，缺乏靈敏度和特異性。

　　通過使用這種方法分析存在國家癌癥中心的已知臨床數據的大量樣本（至少600個），他們能夠開發出高性能篩選方法。綜合分析結直腸癌患者和健康受試者血漿中代謝物的綜合分析結果，發現可用于診斷結腸直腸癌的8種多重生物標志物。

　　基于這8種代謝物的數據，他們能夠為超過96％的結直腸癌建立一種高靈敏度和特異性的診斷預測模型。 他們還證實，即使是早期結直腸癌患者（0期和第一期），這種新模式的靈敏度也保持在高水平。