良性および悪性肺増殖性結節の SERS ベースの血清分子スペクトル スクリーニング (SERS on lung)

2020 年には、世界中で約 1,930 万人が新たにがんに罹患し、1,000 万人近くががんにより死亡しました。 このうち、肺がんの新規症例数は約221万人で、新規がん症例総数の11.4％を占めた。 肺がんによる死亡者数は約180万人で、がんによる死亡者数の中で第1位となっている。 同年の中国の新規肺がん患者数は81万6000人で、世界全体の37％を占めた。 2022年の最新の中国の肺がん症例数は106万6千人に増加し、肺がんによる死亡者数は73万3千人となった。 肺がん患者の5年生存率に関して、2018年に中国で発表されたデータ（2012～2015年）は19.7％で、2030年までのがん全体の5年生存率46.6％とは依然として大きな差がある。 「健康中国行動－がん予防・抑制行動実施計画（2023～2030年）」で提案されている。 肺がんの予後は段階によって大きく異なります。 ステージ I の肺がんの 5 年生存率は 77% ～ 92%、ステージ IIIA ～ IVB の肺がんの 5 年生存率は 0 ～ 36% です。 したがって、肺がんの早期診断と治療が、肺がんの 5 年生存率を向上させ、患者の予後を改善する鍵となります。 しかし、肺がん患者のほとんどは、診断された時点ですでに肺がんの末期段階にあり、根治的治療の機会を逸しています。 その主な原因は、一次、二次予防の取り組みが十分に行われていないことです。 先進技術を開発し、それをコンセンサスガイドラインに組み込んで広く推進する必要がある。

肺結節は肺がんの初期症状です。 健康診断項目における胸部CT検査の普及に伴い、健康診断で肺結節が発見されることが増えており、炎症性病変、良性腫瘍病変、悪性腫瘍病変など、さまざまな種類の小さな結節が含まれています。 これらのタイプの結節を特定するために、臨床医は多くの場合、平面直径、バリ、葉、石灰化の有無、肺の悪性腫瘍の可能性を評価するその他の特徴など、個人的な経験に基づいて結節の 2 次元画像特徴を判断します。しかし、このように良性結節と悪性結節を判断する正確さは臨床医の経験と年功に密接に関係しており、同じ結節でも医師によって判断が異なります。 現在、複数の国際的なコンセンサスガイドラインが推奨する肺結節の診断と治療戦略について統一的なコンセンサスはありません。 公衆衛生管理施設において、包括的な肺結節肺がんスクリーニング プログラムの開発と実施は、複雑かつ困難な課題です。 高感度・高特異度、そして簡便・普及しやすい低コストの肺がん検診技術の研究・提案は、医療システムにとって不可欠な要素です。 さらに、肺結節の診断と治療戦略に関するガイドラインの不一致により、臨床現場では肺結節の過剰診断と治療が行われる現象もよく見られます。 過剰診断と治療を避ける方法にはさらに注意が必要です。 したがって、肺結節癌化の予測精度を積極的に向上させ、過剰診断と過剰治療の割合を減らし、肺癌の早期介入率を高めることが私たちの責任です。 早期肺がんの既存のスクリーニング方法のうち、臨床検査（特に血液、尿、その他のリキッドバイオプシーの使用）は、画像検査や病理組織学的検査と比較して、低コストで非侵襲的で再現性の高い早期予測方法であり、特定の肺がんを検出することができます。循環腫瘍 DNA、タンパク質、がん代謝物、さらには細胞由来のエクソソームや循環腫瘍細胞などのがんバイオマーカー。 しかし、次のような多くの課題がまだあります。 1) 肺がんに対する有効かつ豊富な腫瘍バイオマーカーはありません。 2) 特に無症候性の段階では、簡単で実行可能な癌の検出方法はありません。 3) 健康な集団と肺がん集団を区別するための大規模なデータセット用の包括的な分析プラットフォームはありません。

ラマン分光法 (RS) は、生体サンプル中の腫瘍代謝に関連するタンパク質、核酸、脂質、糖で構成される生体分子の変化を高感度に検出するために、分子レベルで取得できる非侵襲的で特異性の高い物質分子検出技術です。 この技術をベースに開発された表面増強ラマン分光法（SERS）は、生体分子の高感度分析技術として実現可能な手法の一つです。 SERS 技術は、複数の腫瘍に関する多数の前臨床研究で優れた診断効果を示していますが、一般的にサンプルサイズが小さいことと外部検証の欠如により限界があります。 したがって、以下の要件を満たす腫瘍診断のためのラマン分光法の使用に関する臨床研究を実施する必要があります。 1. 客観的で高速かつ実用的なラマン分光法データ処理方法が必要であり、機械学習および深層学習方法が最適である可能性があります。分類方法。 2. ディープラーニング診断モデルをトレーニングするには、多施設、大規模サンプルの臨床サンプルが必要であり、その真の有効性は前向き研究からの外部データによって検証されます。

私たちの以前の研究では、肺結節患者191人のコホートから血清ラマン分光法データを収集し、機械学習モデルに基づいて良性および悪性肺結節のラマンインテリジェント診断システムを構築しました。 このインテリジェント診断システムの精度は 89.7% に達しました。 最高レベルの臨床証拠を取得し、真の臨床変革を達成するために、この前向き多施設臨床研究は、悪性肺結節の早期診断におけるこのインテリジェント診断システムの使用を検証することを目的としています。