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目的:采用血清代谢指纹采集方法筛选肺癌相关差异调控代谢物,为肺癌诊断提供候选标志物。方法:在上海长海医院开展队列入组工作,共纳入2021年1月27日至6月4日的228例受试者,其中包括初诊确认肺癌患者97例和健康体检人群131名。根据标准流程采集入组队列血清样本,并通过分层随机抽样,将入组队列分为训练集和完全独立的验证集。采用纳米辅助激光解吸电离质谱对血清样品进行代谢指纹图谱采集。对训练集样本年龄、性别进行质量控制后,通过机器学习算法构建基于血清代谢指纹图谱的诊断模型,并采用受试者工作特征(ROC)曲线评价模型的分类效能。结果:通过新型纳米辅助激光解吸电离质谱,可在1 min内完成血清样品的代谢指纹提取,过程仅需消耗1 μl原始血清。针对训练集,基于此构建的分类器诊断肺癌的ROC曲线下面积(AUC)为0.92(95

作者:张雨欣;贺琤雯;黄琳;钱昆;陈伟;贾音;胡晶晶;韦琴;王希平;刘善荣

来源:中华检验医学杂志 2022 年 45卷 3期

知识库介绍

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作者:
张雨欣;贺琤雯;黄琳;钱昆;陈伟;贾音;胡晶晶;韦琴;王希平;刘善荣
来源:
中华检验医学杂志 2022 年 45卷 3期
标签:
质谱 肺癌 代谢组指纹 机器学习 实验诊断 Mass spectrometry Lung cancer Metabolic fingerprinting Machine learning Experimental diagnosis
目的:采用血清代谢指纹采集方法筛选肺癌相关差异调控代谢物,为肺癌诊断提供候选标志物。方法:在上海长海医院开展队列入组工作,共纳入2021年1月27日至6月4日的228例受试者,其中包括初诊确认肺癌患者97例和健康体检人群131名。根据标准流程采集入组队列血清样本,并通过分层随机抽样,将入组队列分为训练集和完全独立的验证集。采用纳米辅助激光解吸电离质谱对血清样品进行代谢指纹图谱采集。对训练集样本年龄、性别进行质量控制后,通过机器学习算法构建基于血清代谢指纹图谱的诊断模型,并采用受试者工作特征(ROC)曲线评价模型的分类效能。结果:通过新型纳米辅助激光解吸电离质谱,可在1 min内完成血清样品的代谢指纹提取,过程仅需消耗1 μl原始血清。针对训练集,基于此构建的分类器诊断肺癌的ROC曲线下面积(AUC)为0.92(95