Cell重磅 | 提前5年预警肺癌风险：UKB队列+机器学习筛选14种血浆蛋白，解锁精准抗炎预防新路径！
2026-07-09
中科新生命
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不吸烟却成肺癌重灾区？传统CT的刻板标准让高危人群沦为“漏网之鱼”；明明有药可防，却因“人海战术”代价太高而无法落地。面对防癌死角，如何撕开肿瘤“隐身衣”？能否用一管血，提前5年锁定“肿瘤促进期”，在癌症发生前完成分子级精准狙击？
2026 年 6 月 4 日，弗朗西斯·克里克研究所、伦敦大学学院等机构的研究人员合作，在国际顶尖学术期刊Cell上发表了题为“Plasma signals of lung tumor promotion for molecular cancer prevention”的研究论文。研究团队通过机器学习与高通量蛋白组学的结合，成功鉴定并验证了一个14种蛋白血浆特征谱。该特征谱不仅能提前5年预测肺癌发生，更通过SomaScan技术在临床试验队列中的精准分层，为癌症的精准预防开辟了新范式。
研究材料
1.人类大队列样本：UK Biobank（UKB）48,099名个体的基线血浆蛋白组学数据（用于发现模型）；8个外部验证队列（涵盖英国、美国、中国等2,198例肺癌病例和53,641例对照）。
2.临床干预试验样本：CANTOS临床试验生物标志物子队列4,651名参与者的基线、3个月及12个月血清样本。
3.动物模型样本：EGFR突变驱动的肺腺癌小鼠模型及野生型对照小鼠的纵向血浆样本。
4.人类暴露样本：健康受试者参与的控制性柴油尾气暴露交叉研究血浆样本。
技术路线
步骤1：利用UK Biobank基线蛋白质组学结合机器学习，鉴定预测未来肺癌发病风险的14种蛋白特征谱；
步骤2：在8个独立外部队列中进行跨平台分析，验证14种蛋白特征谱的预测效力；
步骤3：利用小鼠模型纵向血浆蛋白组学及单细胞测序技术，解析环境颗粒物（PM）暴露与EGFR突变下14种蛋白信号的动态变化与生物学起源；
步骤4：基于SomaScan技术对CANTOS临床试验血清进行高通量回顾性蛋白组学分析，评估14种蛋白特征谱对抗IL-1β治疗获益人群的精准分层价值。
研究结果
1. 14种蛋白特征谱跨平台验证预测肺癌风险
研究团队利用机器学习算法，发现了14种蛋白特征谱，揭示提前2-4年预测肺癌最优。在8个队列（如EPIC、ARIC）验证中，SomaScan技术凭借其低变异系数与宽动态范围的优势，证实了这些低丰度蛋白的跨平台稳定的预测能力。
图1 肿瘤发生相关的肺部信号在临床诊断前数年已存在于血液中
2. EGFR突变驱动多上皮细胞谱系汇聚于KAC状态
研究者通过单细胞测序结果分析，阐释了EGFR突变驱动基底、club及AT2细胞迁移至肺泡，汇聚成高致瘤潜能的KAC状态的机制。同时14种蛋白信号在突变细胞内降低，充分证明了这种改变源自周围野生型肺泡微环境的促癌反应而非肿瘤本身。
图2 上皮细胞谱系在向肺腺癌演进的过程中汇聚于KAC状态
3. SomaScan纵向监测揭示PM与突变协同提升信号
作者利用靶向蛋白组平台SomaScan 11K对小鼠纵向血浆进行检测，发现PM暴露与EGFR突变协同使14种蛋白信号在3至10周内持续升高。通过SomaScan检测同样证实人类在急性柴油尾气暴露后MMP12等髓系蛋白信号即刻升高。
图3 空气污染引起的促肿瘤炎症挑战会激发14种蛋白特征谱的表达
4. SomaScan精准分层使抗IL-1β预防NNT降至55
研究人员利用SomaScan v3蛋白组学技术对CANTOS临床试验血清进行高通量定量分层分析。结果数据显示14种蛋白高信号组患者从抗IL-1β治疗中显著获益，而低信号组无获益，将需治人数（NNT）从1516人大幅降至55人。
图4 14种蛋白特征谱通过抗IL-1β疗法对肺癌预防进行个体分层
小结
该研究成功构建并验证了一个能够提前5年预测肺癌风险的14种蛋白血浆特征谱，其反映的是肺泡微环境的促炎促癌状态。研究不仅揭示了PM、IL-1β与EGFR突变通过KAC细胞状态促进肿瘤发生的机制，更为抗IL-1β的精准预防提供了筛选工具。
在这项从大队列发现到机制解析再到临床分层的转化医学全链条中，SomaScan高深度靶向蛋白组学技术发挥了不可替代的作用。无论是在多队列验证中的稳定锚定，还是小鼠纵向动态监测中的高灵敏度捕捉，抑或是CANTOS临床样本中的高通量精准定量分层，SomaScan都展示了其在寻找低丰度循环生物标志物、推动精准医疗落地中的强大技术壁垒。这也预示着，以SomaScan为代表的高通量蛋白组学，正成为解锁“未癌先防”精准医学时代的底层基础设施。
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