傳統(tǒng)觀點認為肺癌僅局限于肺部病變，但如今醫(yī)學界正逐漸認識到肺癌是一種具有廣泛代謝影響的全身性疾病，其影響范圍遠超原發(fā)腫瘤部位。這些系統(tǒng)性改變可能導致癌癥相關性疲勞、體重減輕、免疫功能障礙及治療抵抗等臨床表現(xiàn)。然而，由于成像技術和數(shù)據(jù)整合的能力限制，肺癌如何精確調控全身代謝的機制至今仍不明確。
6月3日，中國科學院深圳先進技術研究院醫(yī)學成像科學與技術系統(tǒng)全國重點實驗室、醫(yī)學人工智能研究中心研究員胡戰(zhàn)利團隊與河南省人民醫(yī)院王梅云團隊、上海仁濟醫(yī)院劉建軍團隊合作，揭示了肺癌如何重塑人體的整體代謝圖譜，為理解癌癥與多器官間的系統(tǒng)性交互機制提供了新視角。研究成果發(fā)表在《歐洲核醫(yī)學與分子影像雜志》上。
提出方法的總體技術路線圖。研究團隊供圖
科研團隊運用全身PET/CT成像技術，系統(tǒng)觀測了早期肺腺癌與肺鱗狀細胞癌如何誘發(fā)全身代謝重編程，為醫(yī)學影像分析和癌癥的系統(tǒng)性治療提供了新思路。
在該研究中，研究團隊采用了全身PET/CT的成像技術。該技術能在單次掃描中捕獲全身代謝活動，相較于僅能觀察特定解剖部位的傳統(tǒng)成像方式，其可同步呈現(xiàn)多個器官系統(tǒng)的葡萄糖代謝全景。
研究團隊通過解析器官間的代謝相互作用，測量25個關鍵器官的靜態(tài)與動態(tài)葡萄糖代謝水平，構建了兩種癌癥亞型的精細代謝“連接圖譜”。實驗結果表明，肺腺癌患者表現(xiàn)出大腦與腎上腺、胰腺等內分泌器官的代謝協(xié)同增強，可能反映神經內分泌代償機制。然而，肺鱗狀細胞癌患者則呈現(xiàn)廣泛的代謝網絡解體，這與該亞型更具侵襲性的全身惡化特征相符。研究團隊還建立了患者個體化代謝網絡模型，為疾病影響與進展提供了個性化評估框架，這種創(chuàng)新方法有望催生新型生物標志物，用于追蹤疾病演變或預測治療反應。
該研究將關注點從孤立腫瘤活動轉向系統(tǒng)代謝動態(tài)，為癌癥診療開辟新路徑，后續(xù)可開展大規(guī)�？v向研究驗證結論，并探索這類網絡化生物標志物如何指導肺癌臨床決策。
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