肺小結節輔助診斷

       肺癌是全球范圍內發病率最高的癌癥,每年全球因肺癌死亡的人數高于乳腺癌、前列腺癌和腸癌三大癌死亡人數之和。在我國因肺癌死亡的人數,已經和交通意外死亡率不相上下,是世界上肺癌患者最多的國家之一。與其他癌癥相比,肺癌患者早期可能無明顯癥狀,75%的肺癌患者在診斷時已屬晚期,5年生存率僅約為15%左右,癌細胞已經擴散到了身體的其他部分,而如果能在早期發現肺癌,進行規范治療肺癌患者的10年存活率可達88%。

       因此,肺小結節的早期篩查,對預防肺癌、早發現、早治療具有重要意義。

       目前肺癌常用的早篩方法主要是通過低劑量螺旋CT,基于肺部三維CT影像檢測肺部結節,通過結節的影像特征來預測是否為惡性肺癌。CT的靈敏性較高,但特異性較低,尤其對早期結節較小,影像特征不明顯的結節難以評估。統計表明,檢測到小結節,通過活檢確診為肺癌的確診率僅為3%。

       本公司自主研發的肺小結節輔助診斷技術,通過采集受檢者微量體液樣本,結合億納譜基質芯片,獲取高質量代謝分子檢測數據,獲取受檢者代謝組學信息,結合代謝組大數據與機器學習,智能識別代謝組學中代表惡性腫瘤的特定模式,能夠在腫瘤發展的任意階段,實現對肺小結節良惡性的輔助診斷。在多項樣本規模達數千例的臨床試驗中,均取得靈敏性特異性達80%以上的表現。