科学家们发现了一种检测血液中肺癌的新方法，准确率超过90%，可以准确识别肺癌。

由约翰·霍普金斯·金梅尔癌症中心的研究人员领导的一项新研究表明，新的血液测试在检测肺癌方面的准确性将超过90%。在人工智能的帮助下，科学团队可以通过检测患者血液中循环的癌症DNA片段中的异常模式来准确识别肺癌。

这种血液检测方法的主要原理是检测人体血液中的微量癌症DNA。与目前正在开发的其他癌症血液检测不同，新的检测方法不是捕获肿瘤DNA的特定片段，而是寻找癌症特有的DNA片段模式。

这项测试被称为DELFI(早期截取片段的脱氧核糖核酸评估)，基于癌细胞的细胞核比健康细胞的细胞核更混乱的知识。从事这项测试的约翰霍普金斯大学研究员JillianPhallen在2019年解释说，DELFI测试的工作原理是在循环的DNA片段中找到一些模式。

2019年，Phallen发表该项目的概念验证报告时，他说:“由于各种原因，癌症基因组的包装方式是混乱的，这意味着当癌细胞死亡时，它们会以混乱的方式将其DNA释放到血液中。通过检查这种无细胞DNA(cfDNA)，DELFI可以根据其包装方式检测基因组不同区域DNA大小和数量的异常，从而帮助识别癌症的存在。

研究人员使用机器学习研究了数百万个cfDNA片段，以识别与肺癌存在相关的异常模式。这项发表在《自然通讯》杂志上的新研究在两个不同的肺癌患者队列中彻底验证了DELFI方法。

研究表明，DELFI方法可以有效检测94%的肺癌患者。晚期肺癌患者检出率更高，该方法检出96%的3/4期肺癌。

这项新研究的合著者RobScharpf解释说:“DNA片段模式为癌症的早期检测提供了显著的指纹，我们认为这可能是广泛用于肺癌患者的液体活检试验的基础。”

目前，一个更大的临床试验正在进行，以测试DELFI方法。正在进行的实验将着眼于提高检测肺癌的敏感性和特异性，同时试图将肺癌的cfDNA模式与其他类型的癌症区分开来，如膀胱癌、肾癌和结直肠癌。