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肺癌 (LC) 是人类最常见和最致命的癌症；诊断后 5 年的总体存活率为 10-15%。然而，如果在疾病过程中及早诊断，可以通过手术切除肿瘤，肺癌是可以治愈的。不幸的是，这种情况发生在不到 25% 的患者身上，因为肺癌在晚期之前通常都是无症状的。一项使用胸部计算机断层扫描 (CT) 筛查有肺癌风险的吸烟者的大型研究令人信服地表明，死亡率可以降低 20-40%。然而，CT 筛查费用昂贵，后勤难以实施，并且不能免除辐射暴露。因此，需要适合在护理时使用的替代 LC 诊断方法。我们的建议是使用挥发性代谢组学。这种方法背后的原理在于，当病理过程发生时，人类代谢组会表现出明显而即时的变化，并通过氧化应激、细胞色素 p450、肝酶以及碳水化合物和脂质代谢的组合改变身体的生物化学。挥发性代谢物在肺泡中从血液转移到呼吸中。人类呼吸中存在的挥发性有机化合物 (VOC) 源自正常和异常细胞，尽管混合物的成分不同。VOC 的一个子集可能只出现在异常细胞中，而不会出现在健康细胞中。我们将在这种方法中利用的一个特别重要的特性是，每种疾病可能具有独特的 VOC 模式，因此该技术可以针对某种疾病的选择性进行优化，而不考虑其他疾病。VOC 的研究融合了多学科领域（生物医学、分析化学、气相色谱-质谱 (GC-MS)、微电子学、纳米技术、计算代谢组学和基于人工智能 (AI) 的机器学习）的尖端科学和技术知识。现在的挑战是开发一种用于临床实践的新型独立工具。这一工具将是多种复杂技术的组合，这些技术仍面临许多实际挑战，包括但不限于以下领域：1）快速发展的人类代谢组领域，2）快速成熟的纳米技术领域，为生物样本提供前所未有的传感解决方案和非常低的检测水平，3）对具有极高维数据且示例数量有限的组学数据的分析具有挑战性，这些条件需要最新的模型开发和验证技术，以避免错误的发现或乐观的结果，因此，我们才刚刚开始一段漫长的旅程。
肺部呼出气检测更新...
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