体检肿瘤标志物正常就一定安全吗？动辄数千甚至上万元的肿瘤基因筛查，普通家庭能否承受？这是无数恐癌人群与肿瘤患者家属经常面临的现实困惑。传统肿瘤标志物对于极早期恶性肿瘤的检出敏感度偏低，而基于循环肿瘤DNA（ctDNA）或甲基化组学的液体活检技术虽然特异性高，却因工序复杂、仪器依赖性强和检测成本极高，难以广泛普及至寻常大众的常规筛查中。近日，华南理工大学林志伟团队在国际顶级学术期刊《科学进展》（Science Advances）发表了一项里程碑式突破：通过构建仿生人工感知液体活检系统（APS），仅凭0.5毫升外周血清、单次耗材成本仅约4美元，便实现了早期肺癌、肝癌及卵巢癌的超敏无创筛查，灵敏度达到89%，特异度高达96%。
破解临床痛点：感知传感技术带来早筛革命
现有的液体活检手段主要分为靶向单一分子检测与非靶向多组学图谱分析，二者始终处于“高准确率”与“低成本易推广”难以两全的拉锯中。为打破这一僵局，研究团队开拓了第三种互补技术路线——利用仿生人工感知技术直接捕获全血清的宏观生化特征。
图：人工感知系统采集血清分子特征图谱的工作路径
该技术的核心基础是经单链DNA精确修饰的单壁碳纳米管（DNA-scCNT）。科研团队甄选了6种单一手性、螺旋构型完全确定的碳纳米管构建起多路传感阵列。这些传感器表面的化学冠层能够与血清中的蛋白质、脂质以及各类肿瘤微环境分泌物产生特异性的相互作用，在荧光照射下发出独特的光致发光光谱。它不再执着于拆解、分离并逐个测定某一种特定的微量分子，而是将病理状态下整个体液环境的微小扰动完整记录为一组专属的“血清指纹图谱”。
图：不同癌症与正常样本在特异性传感器下的响应模式
多维算法融合：让隐匿的癌细胞无所遁形
采集到多通道荧光特征图谱后，研究团队基于提取的12个核心传感特征，设计并引入了融合极限梯度提升（XGB）与随机森林（RF）的集成机器学习模型。随机森林在区分健康对照与卵巢癌方面表现亮眼，而极限梯度提升则对识别肺癌与肝癌具有更强的判别力，二者的优势互补使整体模型的F1分数达到0.90，受试者工作特征曲线下面积（AUC）稳定在0.89至0.95的高水平。
图：多癌种机器学习分类模型的建立与验证表现
在纳入54份独立血清样本的外部盲法验证队列中，该系统的整体判别准确率达到88.9%，综合灵敏度为89%，特异度达到96%，完全消除了不同检测批次与人群异质性带来的误判隐患，证实了其在复杂临床场景下的高稳定度与普适能力。
图：APS响应与机体肿瘤标志物微环境的关联机制解析
早癌排查优势：传统液体活检与人工感知系统性能全景对比
原发肿瘤处于TNM分期I期甚至原位癌阶段时，病灶体积通常微小，血液中释放的游离肿瘤DNA极度匮乏，这也是常规早筛极易出现“假阴性”的技术瓶颈。该团队专门针对临床筛查难度最高的TNM≤I期早期肺癌构建了专属验证队列。结果显示，APS系统的阴性预测值（NPV）高达98%，灵敏度达92%，特异度达95%。以下为早期肺癌常规筛查方式与新型APS人工感知系统的多维度性能对比：
| 检测方案 | 早期肺癌检出灵敏度 | 检测特异性 | 单次检测预估费用 | 标本需求量 | 临床主要短板 |
|---|---|---|---|---|---|
| 传统血清标志物（CEA/NSE等） | 7% – 48% | 75% – 85% | 约10 – 50美元 | 1 – 2 ml血清 | 极早期敏感度严重不足，漏检风险极高 |
| 高通量ctDNA/甲基化测序 | 50% – 60% | >90% | 数百至数千美元 | 8 – 10 ml全血 | 技术操作繁琐，成本极其高昂，难以普惠 |
| 新型DNA-scCNT人工感知系统 | 92% | 95% | 约4美元 | 仅需0.5 ml血清 | 尚待开展更大规模的多中心前瞻性临床试验 |
图：极早期肿瘤微环境微小扰动的检出能力对比
早筛只是第一步：若筛查异常，该如何科学应对？
一旦体检或筛查出现异常信号，患者和家属切忌陷入恐慌或病急乱投医，应建立系统化的科学应对逻辑：
- 阶梯式影像与病理确诊：液体活检阳性提示体内存在肿瘤相关微环境紊乱，应遵医嘱及时衔接低剂量螺旋CT（LDCT）、增强MRI或超声等影像学检查，必要时在穿刺或气管镜辅助下获取组织标本行病理学金标准确诊。
- 全面分子病理与靶点检测：若确诊为恶性肿瘤，必须第一时间开展针对驱动基因（如EGFR、ALK、ROS1、KRAS、RET、MET等）的二代测序（NGS）及PD-L1表达丰度评估，为后续制定个性化靶向与免疫联合方案提供指引。
- 多学科综合诊疗评估（MDT）：早期肺癌等瘤种在经过规范的外科根治性切除后，多数可实现临床治愈；即便是中晚期，依托前沿靶向药物或新型抗体偶联药物（ADC），亦能大幅延长生存期。
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【参考文献】
Huang, L., et al. Biomimetic artificial perception for multi-cancer liquid biopsy. Science Advances, 2026. DOI: 10.1126/sciadv.aef9530.
