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对抗“癌王”肺癌有了新利器!Int J Nanomedicine:8种血浆小细胞外囊泡microRNA构建模型,无创精准诊断早期肺癌

   2026-05-09 12450
导读

对抗“癌王”肺癌有了新利器!Int J Nanomedicine:8种血浆小细胞外囊泡microRNA构建模型,无创精准诊断早期肺癌本研究通过小RNA测序发现血浆小细胞外囊泡中14种差异表达微小核糖核酸,筛选8种构建肺癌诊断模型,训练集曲线下面积达0.956,验证集达0.985,证实其可作为早期肺癌无创生物标志物。肺癌作为全球癌症相关死亡的

对抗“癌王”肺癌有了新利器!Int J Nanomedicine:8种血浆小细胞外囊泡microRNA构建模型,无创精准诊断早期肺癌


本研究通过小RNA测序发现血浆小细胞外囊泡中14种差异表达微小核糖核酸,筛选8种构建肺癌诊断模型,训练集曲线下面积达0.956,验证集达0.985,证实其可作为早期肺癌无创生物标志物。

肺癌作为全球癌症相关死亡的首要原因,每年新增确诊病例超200万,严重威胁人们的生命健康。但由于早期肺癌症状隐匿,且缺乏高效的筛查手段,约75%的患者在初次诊断时已处于局部晚期或转移阶段,不仅错过了根治性手术的最佳治疗时机,5年生存率也大幅下降至20%以下(而早期I期患者术后5年生存率可达77%-92%)。当前临床常用的诊断方式存在明显局限:支气管镜对早期病灶的检测灵敏度不稳定,组织活检属于有创操作,可能引发感染、出血等风险;血液中的癌胚抗原、细胞角蛋白19片段等肿瘤标志物,又因特异性和灵敏度不足,易出现假阳性结果。因此,临床迫切需要一种高准确性的无创早期诊断工具。

近日,发表在Int J Nanomedicine的一项研究Plasma Small Extracellular Vesicle microRNAs as Non-Invasive Biomarkers for Lung Cancer Detection,为解决这一临床难题提供了重要方向。

该研究共纳入132例符合标准的样本,涵盖健康人群、肺部良性病变患者以及I/II期肺癌患者,并将其分为训练集(80例,含30例健康人、16例良性病变患者、34例肺癌患者)和验证集(52例,含20例健康人、11例良性病变患者、21例肺癌患者)。两组人群在年龄、性别等关键临床特征上无显著差异,为研究结果的可靠性奠定了基础。研究团队首先从血浆中提取小细胞外囊泡(sEV)——这类囊泡具有稳定的膜结构,且富含多种生物活性物质,是液体活检领域的理想研究对象。通过透射电子显微镜(TEM)、纳米颗粒追踪分析(NTA)和NanoView技术对提取的sEV进行表征验证:TEM观察到sEV典型的杯状形态,NTA检测显示其主峰粒径为50nm和57nm(符合sEV的粒径分布特征),同时成功检测到CD9、CD63、CD81等sEV特异性膜蛋白,证实提取的sEV纯度和完整性均满足实验要求。

图1 非恶性对照(NCs)与早期肺癌(LC)患者中小细胞外囊泡(sEV)的表征

随后,研究团队通过小RNA测序技术分析血浆sEV中的微小核糖核酸(miRNA)表达谱,在训练集中以“P<0.05且健康人群与良性病变患者miRNA表达无差异”为筛选标准,最终确定14种在非恶性对照(NCs,含健康人和良性病变患者)与I/II期肺癌患者间存在显著差异的sEV miRNA(简称DEMs)。进一步验证发现,这14种DEMs在训练集和验证集中均能有效区分非恶性对照与肺癌患者;通过京都基因与基因组百科全书(KEGG)数据库进行通路富集分析还发现,这些DEMs可参与调控黏附连接、Hippo、P53等与癌症发生发展密切相关的信号通路,为理解肺癌早期分子机制提供了线索。

图2 非恶性对照(NCs)与早期肺癌(LC)患者中小细胞外囊泡(sEV)候选microRNA诊断标志物的筛选

为进一步提升诊断模型的准确性和实用性,研究团队采用多种机器学习算法(包括线性模型、树集成模型、神经网络)对14种DEMs进行二次筛选。通过排列特征重要性评估方法对各miRNA的诊断价值进行量化,并经过多轮迭代优化,最终筛选出8种miRNA(hsa-miR-423-5p、hsa-miR-340-3p、hsa-miR-320b、hsa-miR-98-5p、hsa-miR-26a-5p、hsa-miR-193b-5p、hsa-miR-629-5p、hsa-miR-92b-5p),构建成最优肺癌诊断模型。该模型采用LightGBM算法时表现出最佳性能:在训练集中,曲线下面积(AUC)达0.956,灵敏度为94%,特异性为93%;在独立的验证集中,AUC进一步提升至0.985,灵敏度为86%,特异性为97%,充分证明该模型具有极高的诊断准确性和良好的泛化能力。

图3 血浆小细胞外囊泡(sEV)microRNA模型诊断早期肺癌的性能

此外,研究还发现,这8种用于构建模型的miRNA不仅具有优异的诊断价值,还能通过调控P53、TGF-beta等关键信号通路,参与细胞增殖、凋亡、黏附连接等生物学过程,与肺癌的早期发生发展密切相关,为后续深入探索肺癌发病机制提供了新的研究方向。

这项研究首次系统验证了血浆sEV miRNA作为早期肺癌无创生物标志物的临床价值,其构建的诊断模型兼具高灵敏度与特异性,且血浆样本获取便捷、可多次取样,有效避免了有创操作带来的风险。随着后续技术的不断完善和临床应用的推进,该模型有望成为肺癌早期筛查的重要工具,帮助更多患者实现“早发现、早治疗”,从而显著改善肺癌患者的预后,降低癌症死亡率;同时,也为其他癌症的无创诊断研究提供了可借鉴的思路和方法,推动液体活检领域的进一步发展。

参考文献:

Lv Q, Guo Y, Xu X, et al. Plasma Small Extracellular Vesicle microRNAs as Non-Invasive Biomarkers for Lung Cancer Detection. Int J Nanomedicine. 2025;20:10999-11013. Published 2025 Sep 8. doi:10.2147/IJN.S534378

来源:生物谷

 
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