根据最近发表在《JAMA oncology》杂志上的一篇文章，基于生物标志物能够提高肺癌的风险诊断准确率。
该研究的作者是来自法国里昂大学国际研究所的Florence Guida博士等人。作者们通过手机108位在最近一年来被诊断患有肺癌的患者的血液样本以及对照组216名吸烟的健康人群的血液样本进行了比较分析，并且建立了风险预测的模型。基于上述模型，以及利用一系列被选取的生物标志类蛋白质（包括CA125, CEA, CYFRA21-1以及SFTPB等等），并且将其与目前传统的风险预估模型进行了比对。
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研究结果显示，通过结合吸烟情况以及生物标志物的存在情况建立的整合性预估模型的准确率能够达到83%，而相比之下仅仅通过吸烟指数进行估计的准确率则只有73%。通过其他方面的比较，作者也验证了上述整合性的模型要比传统的吸烟指数模型更为准确。
“这项研究提供证据表明通过对血液中的一系列游离的生物标志类蛋白质进行分析，能够提高癌症风险预测的准确度，这或许可以由于未来的相关疾病的诊断”。作者们说道。
资讯出处：Created line of spinal cord neural stem cells shows diverse promise
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