Clin Chem Lab Med | 基于外周血游离核酸与外泌体分子谱的整合诊断模型为NSCLC诊断提供新视角

非小细胞肺癌 (NSCLC) 是最具侵袭性的肺癌形式，占所有肺癌病例的80%以上。由于缺乏特异性症状，大多数NSCLC患者往往诊断较晚，导致治疗效果不佳。因此，早期诊断是提高患者预后的关键。lncRNA在循环中的高度稳定性和相对丰度使其成为有潜力的癌症生物标志物。然而，目前尚不清楚血浆和外泌体lncRNA 在NSCLC诊断中的应用价值。

近日，武汉大学中南医院汪付兵、武汉市妇女儿童医疗保健中心袁纯辉团队在Clin Chem Lab Med期刊上发表了题为“Integrated plasma and exosome long noncoding RNA profiling is promising for diagnosing non-small cell lung cancer”的论著文章(doi: 10.1515/cclm-2023-0291)，探讨了整合血浆和外泌体lncRNA表达谱诊断NSCLC的价值。该团队构建了整合血浆、外泌体lncRNA与血清肿瘤标志物的NSCLC诊断预测模型，为NSCLC提供了一种新的临床诊断辅助工具。

图1. 图形摘要

该研究发现PGM5-AS1、SFTA1P和CTA-384D8.35三种lncRNA在肿瘤组织、血浆和外泌体中表达一致。基于临床样本的LASSO 回归筛选出9 个变量(血浆 CTA-384D8.35, 血浆 PGM5-AS1, 外泌体 CTA-384D8.35, 外泌体 PGM5-AS1, 外泌体 SFTA1P, Log₁₀CEA, Log₁₀CA125, SCC, and NSE) 纳入诊断模型。Logistic 回归分析显示，血浆 CTA-384D8.35、外泌体 SFTA1P、Log₁₀CEA、外泌体 CTA-384-D8.35、SCC 和 NSE 是 NSCLC 的独立危险因素 (p<0.01)，并使用Nomogram图将结果进行可视化以获得个性化的预测工具。构建的诊断模型在训练集和验证集上均表现出良好的 NSCLC 预测能力（AUC=0.97）。

图2.变量筛选

总之，该研究成功构建了基于血浆、外泌体lncRNA和血清肿瘤标志物的NSCLC诊断预测模型，并在大量临床样本中验证了其准确性，具有出色的诊断性能和临床适用性。因此，该诊断预测模型为NSCLC提供了一种潜在的新型临床诊断辅助工具。

参考文献：

Integrated plasma and exosome long noncoding RNA profiling is promising for diagnosing non-small cell lung cancer. Clin Chem Lab Med. 2023 Jul 3. doi: 10.1515/cclm-2023-0291. Epub ahead of print. PMID: 37387637.

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