癌症早筛，可以像测酒驾一样简单吗？

2月4日是世界癌症日，今年的主题是“以人为本，携手抗癌”，在全球共同面对癌症这一公共卫生挑战的时刻，基于呼出气挥发性有机化合物（VOC）分析的无创诊断技术，正为癌症早期检测带来革命性突破。

呼气生物标志物：癌症的代谢指纹

每一次呼气都是体内代谢状态的实时报告。人体呼出的气体中包含数千种挥发性有机化合物，这些分子源自各种生物过程，构成了独特的“呼气指纹”。VOCs可分为内源性与外源性两类：内源性VOCs由细胞代谢、大分子降解和免疫反应产生，通过血液循环输送至肺泡后随呼气排出；外源性VOCs则来自环境、饮食或微生物群，其代谢状态同样反映机体健康信息。

癌细胞与正常细胞在代谢上存在本质差异。著名的Warburg效应描述了癌细胞即使在有氧条件下也倾向于进行糖酵解，产生大量乳酸的能量代谢异常现象。在此过程中，本应进入线粒体进行高效产能的丙酮酸被大量还原为乳酸，并伴随着一系列独特的代谢中间产物的变化。这些代谢活动会产生并释放出特定的挥发性有机化合物（VOCs），构成可用于癌症早期筛查的“代谢指纹”。

慢性炎症引发的脂质过氧化会生成烷烃、醛类等VOCs，Buszewski等研究证实，肺癌患者呼出气中22种VOCs与癌组织顶空气体成分高度重叠，印证了VOCs作为癌症生物标志物的可靠性。[1]

呼气测癌的临床突破

近年来，呼气代谢组学取得了显著进展。一项涵盖85项研究的meta分析显示，VOCs在癌症筛查中敏感性达0.89、特异性达0.88，与传统方法相当且更无创。[2]

胸部多癌种同步检测实现重要突破。《Machine learning assisted breathomic approach for early-stage thoracic cancer detection》研究首次通过分析呼出气VOCs生物标志物，同时实现对于肺癌、食道癌和胸腺瘤的早期检测。中山大学附属第一医院发布的一篇研究证实，肺癌呼气检测灵敏度是传统血清肿瘤标志物的2.27倍。[3]

此外，相关研究发现，丁酸代谢在肺癌、结直肠癌、乳腺癌和肝癌中均呈现富集，且在肺癌、乳腺癌和肝癌中是富集程度最高的通路。这些发现突出了丁酸盐这一特定代谢物的重要性，它由肠道微生物发酵产生，在调节宿主能量稳态中起关键作用。[2]

呼气检测的技术突破与标准化进展

呼气分析作为一种无创、快速的诊断方法，未来有望成为早期癌症的常规筛查工具。随着技术不断成熟和验证的深入，它可逐步融入基层医疗场景，大大降低癌症筛查的门槛。

近年来，可移动化的实时呼气检测设备诞生，可以最大限度减少气体在采样、运输中的损耗和干扰。

在采样技术方面，专业采样设备能够直接捕获并预浓缩呼气中的VOCs，最大限度减少外部干扰。

分析技术层面，创新企业通过微机电（MEMS） 和微流控（Microfluidic） 技术的融合，成功将传统实验室里庞大的气相色谱仪缩小为芯片化的便携设备，推动了实时呼气检测的诞生。

人工智能算法的引入实现了对复杂VOCs模式的高效识别。机器学习算法能够增强呼气模式识别的诊断能力，预计AI将促进大型复杂呼气数据集的处理。

人工智能与未来展望

人工智能的突破为处理复杂呼气数据提供了新工具。机器学习算法能够增强呼气模式识别的诊断能力，预计AI将促进大型复杂呼气数据库的建立。

未来，这项技术可能部署在社区诊所。正如研究人员描述的场景：“就像您每年进行一次体检和抽血一样，您也可以进行呼气测试。然后，如果指标升高，医生可以建议进一步的检查方案”。

呼气VOC分析在术后监测和随访中也展现出独特价值。研究表明，癌症患者术后特定时间段内，模型预测风险值显著下降，表明其在评估治疗效果及检测复发方面具有潜在应用前景。从技术特点来看，呼气检测具备快速、低成本、易操作、无创的优势，这使其特别适合大规模人群筛查，有望真正实现癌症早筛的普惠性

通过分析挥发性有机化合物的模式变化，呼气检测为癌症早期诊断提供了全新的技术路径。这种基于代谢指纹的筛查方法，不仅为癌症早期检测带来了新的希望，更为实现癌症筛查的普惠性和可及性奠定了坚实基础。

参考文章

[1]Buszewski B, Ulanowska A, Kowalkowski T, Cieśliński K. Investigation of lung cancer biomarkers by hyphenated separation techniques and chemometrics. Clinical Chemistry and Laboratory Medicine. 50(3): 573-581 (2012)

[2]Zhou M, Wang Q, Lu X, Zhang P, Yang R, Chen Y, Xia J, Chen D. Exhaled breath and urinary volatile organic compounds (VOCs) for cancer diagnoses, and microbial-related VOC metabolic pathway analysis: a systematic review and meta-analysis. Int J Surg. 110(3):1755-1769 (2024)

[3]Machine learning assisted breathomic approach for early-stage thoracic cancer detection.