一滴血测早期食管癌！Adv Sci｜新型生物芯片结合AI，9种囊泡蛋白助诊断准确率超90%

主要观点总结

本文介绍了发表在Adv Sci上的一项研究，该研究以食管鳞状细胞癌（ESCC）为疾病模型，开发了一种整合条形码免疫测定生物芯片与机器学习的平台，用于检测一组蛋白质组生物标志物，以实现食管鳞状细胞癌的早期诊断。研究使用了一种基于血清小细胞外囊泡蛋白质的分析方法，并结合机器学习，准确率达到91.0%，显著超过目前用于鳞状细胞癌的生物标志物的准确率。该研究为食管鳞状细胞癌的早期诊断提供了新的希望。

关键观点总结

关键观点1: 研究背景

食管癌是威胁人类健康的重大疾病之一，传统筛查方法存在侵入性、成本高和专业操作人员需求等问题，因此迫切需要一种更小的侵入性筛查方法。液体活检因其微创、安全且能克服肿瘤内异质性的优势受到关注。

关键观点2: 研究方法

该研究以食管鳞状细胞癌（ESCC）为疾病模型，开发了一种整合条形码免疫测定生物芯片与机器学习的平台，用于检测一组蛋白质组生物标志物。研究中，生物芯片从血清中捕获小细胞外囊泡（EVs），进行原位裂解，并对多种蛋白质进行定量分析。

关键观点3: 研究成果

研究使用机器学习对验证集进行分析，构建出精确的食管鳞状细胞癌诊断模型，准确率达到91.0%，检测早期食管鳞状细胞癌的准确率为90.8%，显著超过目前用于鳞状细胞癌的生物标志物的准确率。

关键观点4: 研究亮点

该研究将细胞外囊泡蛋白分析与机器学习相结合，开发出的小EVs分析平台为食管鳞状细胞癌的早期诊断提供了有力工具。平台的使用使得诊断水平显著提升，为其他疾病的相关研究和诊断方法开发提供了有益借鉴。

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