国立卫生研究院拨款240万美元用于资助更好更快地诊断肺结节的研究

每年有超过150 万人被诊断出患有孤立性肺结节 (SPN)。这些肺部异常通常在常规 X 射线或 CT 扫描中发现，是最大 3 厘米大小的孤立细胞群。

许多 SPN 是良性的，但要找出哪些是恶性的并不是一个容易的过程。一种方法是在三到六个月内再次扫描患者，以便可以重新检查结节。如果看起来它们已经长大或发生了变化，那么就有可能是恶性病变，并且癌细胞已经通过血液传播到身体的其他部位。

另一种方法是进行组织活检，但由于结节相对较小，可能会很痛苦且难以完成。错过目标并取而代之的是周围的健康细胞可能导致误诊。

袁万助理教授希望开发一种更快、更痛苦的方法来诊断恶性 SPN。宾厄姆顿大学Thomas J. Watson 工程与应用科学学院的生物医学工程系教员从国立卫生研究院获得了为期 5 年、240 万美元的赠款，在初步结果之前可能会再提供两年的资助。

资金来自NIH 享有盛誉的 MERIT(及时扩展研究的方法)奖励计划。MERIT 计划成立于 1986 年，也被称为 R37 奖，它支持经验丰富的研究人员以及处于职业生涯前 10 年的 Wan 等早期研究人员。

Wan希望减少检测时间，以便患者在一周内知道是否应该移除他们的SPN。该方法将分析细胞外囊泡，它们是细胞分泌用于细胞间通讯的蛋白质、脂质和核酸的小袋子。

在万的设想下，病人会献血，然后从血浆中提取囊泡，并使用专门设计的微流体装置进行富集。

“如果我们能够收集这些囊泡并使用非常高灵敏度的检测技术，”他说，“我们可能可以判断细胞外囊泡是否存在一些异常信息，并根据这些信息判断它是肿瘤还是良性。突变信息。”

在与约翰霍普金斯大学的合作中，这些新测试的有效性将根据从 SPN 患者收集的组织样本来判断。

“现在在癌症诊断中，组织样本仍然是金标准，所以当你开发任何新技术时，你总是需要与组织样本进行比较，”万说。“在这个实验中，我们将收集来自恶性 SPN 患者的样本以及正常组织样本和良性 SPN 样本作为阴性对照。我们将从肿瘤样本和正常样本中提取 DNA，然后使用 565 基因 panel 了解癌症进展中的突变进化，查看突变模式并找出恶性 SPN 的突变标志。”

从那里开始，Wan 将对 60 个或更少的基因突变进行归零，这些基因突变是恶性肿瘤的迹象，并开发出商业版本的测试供医疗服务提供者使用。

他的野心还在于帮助医生使用机器学习更好地分析恶性结节的 CT 扫描，而不是依靠自己的眼睛。

“在一项试点研究中，我们收集了 3,000 张图像并训练程序来区分潜在癌变和良性图像，”他说。“最终，我们将扩大样本量来训练程序，以提高诊断的敏感性和特异性。未来，一旦智能程序发出危险信号，医生会建议患者进行基于细胞外囊泡的检测以进一步诊断。”

在获得德克萨斯大学阿灵顿分校生物医学工程博士学位之前，Wan 毕业于中国的医学院，但他发现所需的速度令人生畏。

“在中国，当医生不是一件容易的事，”他说。“一天早上，一位医生可能会看 20 到 30 名患者——非常忙碌。所以这就是我毕业后进入生物医学工程的原因。”

接受医学培训确实让他更好地了解患者的需求，并且开发一种不那么痛苦的方法来评估 SPN 和潜在的其他类型的癌症提供了一种更富有同情心的护理形式。

他还强调了检测的重要性：“如果医生及早发现结节为恶性，并切除肺切片，患者的五年总生存率超过 95%，甚至可能达到 100%。”