吹气查肺癌，准确率近90%！中国团队万例队列验证

由广州医科大学附属第一医院（国家呼吸医学中心）何建行教授领导的研究团队，与四川省肿瘤医院李强主任团队、佛山市第一人民医院杨胜利主任团队等合作完成的肺癌呼气诊断系列研究成果，荣获国际奖项。

聚焦肺癌早筛难题肺癌长期位居全球癌症死亡率首位。2022年中国新发肺癌病例106.06万例，死亡73.33万例。研究表明，中国肺癌早期诊断率不足20%，超过75%的患者确诊时已至晚期，总体5年生存率仅为19.7%，与发达国家差距显著。

为应对此挑战，2024年2月，由广州医科大学附属第一医院（国家呼吸医学中心）何建行教授团队主导启动了一项大型研究项目--"人体呼气挥发性有机物分子在肺部多疾病诊断中的探索研究项目"（万例计划）。该研究旨在通过分析呼气中挥发性有机物（VOCs），探索建立无创、精准、快速的肺癌早筛新方法。

研究采用高灵敏检测技术（灵敏度达ppt级）并结合人工智能（AI）呼气代谢组学数据库分析。项目启动一年内，联合国内十余家知名三甲医院，已构建起全球最大规模的呼气多病种诊断队列。截至2025年5月，累计入组样本量突破15,000例，覆盖早期肺癌、良性肺结节、多种肺部疾病患者及健康人群。

核心成果获国际认可该系列研究的两项核心成果在近期国际会议上获得重要奖项：

• 肺结节良恶性鉴别： 基于3,190例样本（恶性1,715例/良性1,475例），研究筛选出15种肺癌相关VOC，构建鉴别模型。在外部验证中，模型判断肺结节良恶性的曲线下面积（AUC）达0.83，阴性预测值（NPV）达96%。模型对不同大小结节（<10mm至20-30mm）均表现出良好鉴别能力（AUC 0.82-0.86），对恶性实性/部分实性结节识别敏感性达100%，磨玻璃结节敏感性97.5%。对于IA1/IA2期肺癌敏感性100%，IA3期94.7%。

• 早期肺癌筛查： 基于5,292例样本（含1,676例肺癌患者和3,616名对照），构建的呼气检测模型在内部验证中AUC达0.90。在外部验证中，模型AUC仍保持在0.88的高水平。该模型在检测小于10毫米的微小病灶和IA1期肺癌方面表现突出。在包含2,055例的真实筛查实践中，模型成功识别出80%的肺癌患者，并准确排除了45.7%的非癌个体。

优化筛查与医疗资源配置何建行教授指出，该研究与临床需求紧密结合，为满足中国巨大的肺癌检测需求开辟了新途径。"呼气检测操作简便、快速，适合基层推广，"他举例称，在类似筛查场景中，呼气VOC检测可作为前置初筛手段，有效减少不必要的CT检查。

研究团队成员梁恒瑞医生强调了该技术的优势：高准确性、无辐射、可反复检测、出结果快、成本较低，是早期肺癌等慢性呼吸疾病早筛及随访的有潜力工具。

基于一期研究的成果与庞大样本数据支撑，研究团队表示将启动二期多中心示范应用计划，持续优化模型性能，扩大验证范围，旨在推动呼气检测技术成为肺癌及肺部多病筛查的创新工具。

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