▌ 导语：
早期癌症由于症状不明显，往往难以发现，绝大多数患者就诊时已是临床晚期。分子诊断不受限于临床症状，能够在癌症早期甚至癌前病变时期就发现癌症的蛛丝马迹。不过，当前的分子诊断研究往往集中于特定蛋白质以及DNA、RNA等生物大分子，体内代谢的小分子是否也能帮助诊断早期癌症呢？
“这项工作提供了一个概念验证，即通过结合分析化学与机器学习算法，确定最优的诊断方法。” 佐治亚理工学院生物技术与综合癌症研究中心主任John McDonald教授说道， “我们认为我们的结果显示了非常好的应用前景，我们计划在更大样本上进一步验证我们的发现。”
从1000个候选化合物到16个化合物
研究人员首先从美国和加拿大的三个癌症治疗中心收集了46份早期卵巢癌血液样本以及49份正常女性血液样本。他们分离血清，将其中包含的生物大分子（蛋白质、DNA等）去除，只留下代谢小分子。
“算法只是在不停比较癌症患者和正常人之前的代谢产物特征” McDonald教授解释道，“算法并不知道这些化合物是什么。它仅仅是寻找能够提供最佳预测精度的分子结合。令人鼓舞的是，机器筛选出的代谢产物中，很多已经被先前的研究证明与卵巢癌相关。”
下一步，研究人员计划建立一个更大范围的临床试验，他们很想知道这种新方法在亚洲人等其他族裔身上是否奏效。研究人员还表示，他们会尝试将相同方法迁移到其他癌症上。
参考资料：
http://medicalxpress.com/news/2015-11-metabolic-profiles-distinguish-early-stage.html
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