양성 및 악성 폐 증식성 결절에 대한 SERS 기반 혈청 분자 스펙트럼 스크리닝 (SERS on lung)

2020년에는 전 세계적으로 약 1,930만 명의 새로운 암 환자가 발생했고 거의 1,000만 명이 암으로 사망했습니다. 이 중 폐암 신규 환자 수는 약 221만 명으로 전체 암 신규 환자 수의 11.4%를 차지했다. 폐암으로 인한 사망자는 약 180만명으로 암 사망자 중 1위를 차지했다. 그해 중국의 폐암 신규 발병 건수는 81만6000건으로 전 세계 폐암 발병 건수의 37%를 차지했다. 2022년 중국의 최근 폐암 발병 건수는 106만6000명으로 늘었고, 폐암 사망자 수는 73만3000명으로 집계됐다. 폐암 환자의 5년 생존율은 2018년 중국에서 발표된 자료(2012~2015년)가 19.7%로, 2030년까지 전체 암 5년 생존율 46.6%와 여전히 큰 격차를 보이고 있다. "건강중국 조치-암 예방 및 통제 조치 실행 계획(2023-2030)"에서 제안되었습니다. 폐암의 예후는 단계마다 상당히 다릅니다. 1기 폐암의 5년 생존율은 77%~92%, 3A~4B기 폐암의 5년 생존율은 0~36%이다. 따라서 폐암의 조기 진단과 치료는 폐암의 5년 생존율을 높이고 환자의 예후를 향상시키는 열쇠입니다. 그러나 대부분의 폐암 환자는 진단 당시 이미 폐암 말기 단계에 있어 근본적인 치료의 기회를 놓치고 있다. 가장 큰 이유는 1차, 2차 예방작업이 충분히 이루어지지 않았기 때문이다. 첨단 기술을 개발하고 이를 폭넓은 추진을 위한 합의 지침에 통합하는 것이 필요합니다.

폐결절은 폐암의 초기 증상입니다. 신체검사 항목에서 흉부 CT 검사가 대중화되면서 염증성 병변, 양성 종양 병변, 악성 종양 병변 등 다양한 형태의 작은 결절을 포함하여 신체 검진에서 폐결절이 점점 더 많이 발견되고 있다. 이러한 유형의 결절을 식별하기 위해 임상의는 평면 직경, 돌기, 돌출부, 석회화 여부 및 기타 폐암 가능성을 평가하는 기타 특징과 같은 개인적인 경험을 바탕으로 결절의 2차원 영상 특징을 판단하는 경우가 많습니다. 그러나 이렇게 양성 결절과 악성 결절을 판단하는 정확성은 임상의의 경험과 연공서열과 밀접한 관련이 있으며, 동일한 결절에 대해서도 의사마다 판단이 다릅니다. 현재, 여러 국제 합의 지침에서 권장하는 폐결절의 진단 및 치료 전략에 대한 통일된 합의가 없습니다. 공중 보건 관리 시설에서 종합적인 폐결절 폐암 검진 프로그램을 개발하고 구현하는 것은 복잡하고 어려운 작업입니다. 고감도, 고특이도, 간편하고 대중성이 뛰어나며 저렴한 폐암 검진 기술을 연구하고 제안하는 것은 헬스케어 시스템에서 빼놓을 수 없는 부분입니다. 또한, 폐결절의 진단 및 치료 전략에 대한 가이드라인의 불일치로 인해 폐결절의 과진단 및 치료 현상이 임상 현장에서도 흔히 발생하고 있다. 과잉진단과 치료를 피하는 방법은 더욱 주의가 필요합니다. 따라서 폐결절암 예측의 정확성을 적극적으로 높이고, 과진단 및 치료율을 낮추며, 폐암 조기 개입율을 높이는 것이 우리의 책임입니다. 기존의 조기 폐암 검진 방법 중 실험실 검사(특히 혈액, 소변 또는 기타 액체생검을 이용한 검사)는 영상검사나 조직병리학적 검사에 비해 비용이 저렴하고, 비침습적이며 쉽게 반복 가능한 조기 예측 방법이다. 순환 종양 DNA, 단백질, 암 대사 산물, 심지어 세포 유래 엑소좀 및 순환 종양 세포와 같은 암 바이오마커. 그러나 다음을 포함하여 여전히 많은 과제가 있습니다. 1) 폐암에 대한 효과적이고 풍부한 종양 바이오마커가 없습니다. 2) 특히 무증상 단계에서는 간단하고 실행 가능한 암 발견 방법이 없습니다. 3) 건강한 인구와 폐암 인구를 구별할 수 있는 대규모 데이터 세트에 대한 포괄적인 분석 플랫폼이 없습니다.

라만 분광법(RS)은 생물학적 샘플에서 종양 대사와 관련된 단백질, 핵산, 지질 및 당으로 구성된 생체 분자의 변화를 민감하게 감지하기 위해 분자 수준에서 얻을 수 있는 비침습적이며 매우 특이적인 물질 분자 감지 기술입니다. 이 기술을 바탕으로 개발된 표면 강화 라만 분광법(SERS)은 고감도 생체분자 분석 기술이 실현 가능한 방법 중 하나입니다. SERS 기술은 여러 종양에 대한 수많은 전임상 연구에서 우수한 진단 효과를 보여주었지만 일반적으로 표본 크기가 작고 외부 검증이 부족하다는 점에서 한계가 있습니다. 따라서 종양 진단을 위한 라만 분광학의 활용에 대한 임상연구가 필요하며, 이는 다음과 같은 요건을 충족한다. 1. 객관적이고 신속하며 실용적인 라만 분광학 데이터 처리 방법이 필요하며, 머신러닝과 딥러닝 방법이 가장 적합할 수 있다 분류 방법; 2. 딥러닝 진단 모델을 학습시키기 위해서는 다기관, 대규모 표본 임상 샘플이 필요하며, 그 진정한 효능은 전향적 연구를 통해 외부 데이터를 통해 검증됩니다.

이전 연구에서는 191명의 폐결절 환자 코호트로부터 혈청 라만 분광학 데이터를 수집하고 기계 학습 모델을 기반으로 양성 및 악성 폐결절에 대한 라만 지능형 진단 시스템을 구축했습니다. 이번 지능형 진단 시스템의 정확도는 89.7%에 달했다. 최고 수준의 임상 증거를 얻고 진정한 임상적 변화를 달성하기 위해 이 전향적 다기관 임상 연구는 악성 폐결절의 조기 진단을 위한 지능형 진단 시스템의 사용을 검증하는 것을 목표로 합니다.