新闻网讯（通讯员姚轩）Nature communications（《自然·通讯》）近日以长文（Article）形式在线发表了测绘遥感信息工程国家重点实验室、武汉大学-泰莱生物生命健康大数据研究中心研究员郑杰与合作者的最新研究成果，该项工作证明了高通量检测具有良好的准确性和较低的样本消耗，是一种很有前途的非侵入性癌症诊断解决方案。
论文题目为“Multiplexed nanomaterial-assistedlaser desorption/ionization for pan-cancer diagnosis and classification”（《复合纳米材料辅助激光解吸/电离用于泛癌诊断和分类》）。郑杰为论文的共同第一作者，主要负责数据处理、分析和机器学习模型建立的工作，合作者包括四川大学材料团队和复旦大学附属中山医院的医学团队。
越来越多的研究证明癌症是一种代谢紊乱，检测癌症的可行方法之一是对血清代谢物进行质谱分析。该项工作通过将两个独立纳米结构材料结合机器学习进行高灵敏度检测和高通量分析，建立了The Multiplexed Nanomaterial-Assisted LDI for CancerIdentification（MNALCI，多重纳米材料辅助LDI癌症识别）模型。
该模型应用于1183名个体，其中包括233名健康对照者队列和950名肝癌、肺癌、胰腺癌、结直肠癌、胃癌和甲状腺癌患者队列。在内部验证队列中，MNALCI对区分癌症和健康对照组的敏感性为93%，特异性为91%；在外部验证队列中，MNALCI对区分癌症和健康对照组的敏感性为84%，特异性为84%，并鉴定了多达八种代谢物生物标记物。
据悉，武汉大学-泰莱生物生命健康大数据研究中心是泰莱生物联合武汉大学遥感信息工程学院、计算机学院等优势学科成立的面向生命健康科学前沿研究的数据科学平台，由中国科学院院士龚健雅担任中心主任。
论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-021-26642-9
（供图：测绘遥感信息工程国家重点实验室 编辑：相茹）
