无创呼气VOC分析为恶性胸膜间皮瘤的治疗效果预测提供新方法

国际肺癌研究协会（IASLC）主办的2023年世界肺癌大会（WCLC）于9月在新加坡隆重举行，会议期间比利时安特卫普大学的Kevin Lamote博士发表了《呼气分析可预测恶性胸膜间皮瘤患者的治疗效果》重要研究[1]。

研究结果表明鉴别和分析恶性胸膜间皮瘤(Malignant Pleural Mesothelioma, MPM)患者呼出气中的挥发性有机化合物(Volatile Organic Compounds, VOCs)将有望成为评估和预测MPM治疗效果的有效方法。

MPM是一种在胸廓浆膜层中发生的肿瘤，由环境、生物和遗传因素引起，主要与接触石棉有关。患者从首次石棉暴露到发病，通常存在40-50年的平均潜伏期，虽然近些年来石棉的使用量在世界范围内减少，但是由于其潜伏期长，预计MPM的发病率将进一步增加。

图1 石棉导致胸膜间皮瘤的图示

图片来源于Mestothelioma Cancer

https://www.mesothelioma.com/mesothelioma/types/pleural/

*石棉是一种天然存在的纤维状硅酸盐矿物，在建筑、汽车、船舶、电子设备等领域广泛应用。据世界卫生组织（WHO）估计，全世界约有1.25亿人在工作场所接触石棉，全球每年都有10万人死于石棉诱发的癌症等疾病。1987年，国际癌症研究机构（IARC）将石棉列为一类致癌物，目前全球近70个国家和地区已经禁止使用石棉，我国也将石棉肺、石棉所致癌症等列为职业病。

MPM的诊疗极具挑战性，患者早期起病隐匿，大多数患者在出现症状时疾病已经处于进展或发生转移的晚期阶段，且患者影像学多缺乏特异性表现，需要侵入性活检才能确诊；治疗方案有限而且预后不良[2]。

为了改善治疗结果并为个体患者量身定制治疗方法，研究人员一直在探索其预测标记物。最近，呼出气VOCs成为MPM潜在的非侵入性疾病标志物选择之一。

比利时安特卫普大学的 Kevin Lamote 博士及其同事进行了一项研究，旨在调查呼出气分析是否可以区分MPM治疗的反应者和无反应者，以及能否使用呼气VOCs作为预测生物标志物更早地预测治疗结果。

与抽血或活检等更具侵入性的方法相比，呼气VOC分析是一种无创、快速的方法，Lamote的团队希望呼吸VOC分析能够提供帮助患者选择治疗方案和监测治疗反应的新手段。他表示：“目前缺乏生物标志物（Biomarkers）来区分对治疗有反应的MPM患者。为了提高生存率，我们试图识别出患者呼气中的伴随诊断Biomarkers。”

Lamote博士和他的团队检查了15名MPM患者，并在治疗前和治疗后每三个月对他们进行 CT 扫描，根据mRECIST标准（肿瘤患者治疗过程中病情的评估标准，是一种评估肿瘤患者疾病进展情况的标准，有助于临床医生为肿瘤患者提供更有效的治疗方案）将治疗反应评分为稳定 (SD) 或进展 (PD)。使用多毛细管柱离子迁移谱（MCC-IMS）检测每个时间点收集患者的呼气和背景空气样本，再进行Lasso回归来确定区分治疗后有反应者和无反应者的VOC。此外，研究还训练了一个预测模型，根据之前研究获得的相关呼吸样本来预测治疗结果。

图2 研究方法

该研究表明，区分SD和PD患者的准确度为89%（95% CI: 67.9-98.1）。同样令人欣喜的是，预测模型在预测治疗结果方面达到了与基线（mRECIST标准）相同水平的准确性（图3）。Lamote博士指出：“呼出气中VOC分析为 MPM 患者的非侵入性检测和治疗结果预测提供了一个充满希望的机会。”

图3 呼气评估和预测MPM疗效研究受试者基线数据和模型性能

在此最新研究成果之前，Lamote博士的研究组已在呼气检测MPM领域潜心研究超过10年，期间开展了多项呼气MPM筛查诊断研究[3] [4] [5] [6] [7] [8]，直至最近才将呼气VOC研究拓展到MPM治疗评估与预测上。

这表明，人体呼气VOC分析不仅简单、无创，同时具备直接关联组织细胞代谢终产物的优势，对于呼吸道疾病的早期筛查、诊断鉴别乃至治疗评估与预测全周期环节具有巨大的潜在研究探索和临床应用价值。

图4 Kevin Lamote 

最后Lamote 表示，他们还希望能够在未来的研究中使用气相色谱-质谱法（Gas Chromatography Mass Spectrometry，GC-MS）识别VOCs，并将它们与潜在的代谢物联系起来[9] [10]。未来，小型化呼气检测设备是呼气VOC分析临床落地的核心关键，有望应用于监测恶性胸膜间皮瘤的诊疗进展以及更多病种、多场景的临床筛查和监测需求，为医学诊断和治疗提供更先进、更有效的技术手段。

Reference

1.  Lamote, K., et al., EP14.01-02 Treatment Response in Malignant Pleural Mesothelioma Patients Can Be Predicted by Exhaled Breath Analysis, in 2023 World Conference on Lung Cancer. 2023, IASLC: Singapore.

2.  Hiddinga, B.I., C. Rolfo, and J.P. van Meerbeeck, Mesothelioma treatment: Are we on target? A review. Journal of Advanced Research, 2015. 6(3): p. 319-330.

3. Lamote, K., K. Nackaerts, and J.P. van Meerbeeck, Strengths, Weaknesses, and Opportunities of Diagnostic Breathomics in Pleural Mesothelioma—A Hypothesis. Cancer Epidemiology, Biomarkers & Prevention, 2014. 23(6): p. 898-908.

4. Lamote, K., et al., 1560P - A Breath Test for Diagnosing Malignant Pleural Mesothelioma. Annals of Oncology, 2014. 25: p. iv543.

5.  Lamote, K., et al., Detection of malignant pleural mesothelioma in exhaled breath by multicapillary column/ion mobility spectrometry (MCC/IMS). Journal of Breath Research, 2016. 10(4): p. 046001.

6. Lamote, K., et al., Breath analysis by gas chromatography-mass spectrometry and electronic nose to screen for pleural mesothelioma: a cross-sectional case-control study. Oncotarget, 2017. 8(53): p. 91593-91602.

7. Kevin, L., et al., Exhaled breath to screen for malignant pleural mesothelioma: a validation study. European Respiratory Journal, 2017. 50(6): p. 1700919.

8.  Zwijsen, K., et al., Determining the clinical utility of a breath test for screening an asbestos-exposed population for pleural mesothelioma: baseline results. Journal of Breath Research, 2023. 17(4): p. 047105.

9.https://www.iaslc.org/iaslc-news/press-release/exhaled-breath-analysis-shows-promise-detecting-malignant-pleural

10.https://www.precisionmedicineonline.com/precision-oncology/newly-identified-biomarkers-breath-mesothelioma-patients-may-predict-treatment

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