你最近是否感觉特别疲劳、浑身疼痛或不明原因体重下降？在快节奏的现代生活中，这些症状太常见了，我们往往归咎于压力、失眠或“亚健康”。然而，有时这些模糊的“健康警报”背后，可能潜伏着更危险的信号—癌症。癌症的早期诊断至关重要，但同时也充满挑战。当患者因乏力、疼痛等非特异性症状就诊时，医生犹如面对一团迷雾：是肿瘤的早期征兆，还是自身免疫病、慢性感染，抑或仅仅是普通的身体失调？
据统计，相当一部分癌症患者在确诊前曾因非特异性症状就医，传统筛查方法（如影像学、活检）虽然精确，但通常针对特定部位或高风险人群，难以广泛应用于所有具有模糊症状的患者。因此，急需一种能进行广泛初筛、辅助分诊的工具，以更高效地识别出需要优先进行深入检查的高风险人群。
近日，一篇发表在国际杂志Nature Communications上题为“Plasma protein profiling predicts cancer in patients with non-specific symptoms”的研究报告中，来自瑞典卡罗林斯卡学院等机构的科学家们通过分析患者血液中1463种蛋白质的水平，开发出一个能够从具有非特异性症状（如疲劳、疼痛、体重减轻）的患者中识别出癌症的模型，准确率高达80%以上。
这项研究中，研究人员通过分析血液中的蛋白质图谱就能高效地从因非特异性症状就诊的患者中识别出癌症患者，其模型在独立验证队列中表现出色，准确率超过80%，这为实现癌症的早期、无创、高效筛查迈出了关键一步。癌症检测具有挑战性，尤其是在患者出现与非恶性疾病重叠的弥散性症状时。
作为在全身循环的“生命之河”， 血液携带着来自身体各个组织的丰富信息，其中包括成千上万种蛋白质。当机体发生病变，特别是出现肿瘤时，蛋白质的“分泌指纹”会发生改变。文章中，研究人员收集了456名在癌症诊断检查开始前就出现非特异性症状的患者的血液样本，利用基于邻位延伸分析技术的蛋白质组学方法对血浆中1463种蛋白质的水平进行了大规模分析。
这项研究展示了大规模蛋白质组学在从少量血液中提取临床相关信息方面的潜力，通过比对最终确诊为癌症的患者（160例）与非癌症患者（296例）的血浆蛋白质谱，研究人员成功鉴定出29种与癌症新诊断相关的蛋白质。这就像一个独特的“蛋白质签名”，为癌症的存在提供了线索。
高精度模型：不止是区分“有癌”与“无癌”
仅仅发现差异蛋白还不够，研究人员利用这些信息开发了一个机器学习模型，该模型能有效区分癌症与非癌症病例，其受试者工作特征曲线下面积（AUC）达到0.80（1为完美，0.5为随机猜测）。更关键的是，当研究人员在一个独立的238名患者的队列中进行验证时，该模型表现出了相似的稳健性能（AUC=0.82），证明了其可靠性和泛化能力。
这项研究的亮点在于其临床贴近性，研究中的对照组并非完全健康人群，而是包含了患有自身免疫性疾病、炎症或感染性疾病的患者—这些疾病同样可以导致与癌症相似的非特异性症状。这项研究的一个特殊优势在于，对照组主要由患有其他可能引起类似癌症症状的严重疾病的患者组成，这就反映了临床现实—评估具有非特异性症状的患者往往很困难。结果表明，该模型不仅能区分癌症与健康状态，更能将癌症从其他严重但非恶性的疾病中识别出来，这对于实际临床分诊场景意义重大。
研究人群与生物标志物发现流程
作为“分诊助手”，而非“终极裁判”
研究人员谨慎地强调，这项血液检测技术并非旨在取代现有的影像学诊断（如PET-CT）或组织活检这些癌症诊断的“金标准”。作为一种分诊工具，我们基于血液检测的模型可以帮助优先安排癌症风险较高的患者进行快速、高灵敏度的诊断检查，如正电子发射断层扫描-计算机断层扫描（PET-CT）。
换言之，它的角色更像一个高效的“预检分诊员”，在门诊或初级医疗保健机构，面对主诉模糊症状的患者，医生可以先进行这项相对简便的血液检测。若检测结果提示高癌症风险，则可迅速将其转至专科进行更精密、更有针对性的深入检查，从而缩短诊断时间，提高医疗资源利用效率。当然，从研究到广泛应用仍有距离。研究团队指出，下一步需要在初级医疗保健机构中进行测试，那里的癌症发病率低于专科医院，是检验该工具真实筛查能力的更严格环境。
这项研究为液体活检和蛋白质组学在癌症早期筛查领域的应用增添了有力的证据。未来，随着技术的进一步优化和成本降低，结合多组学信息（如蛋白质、循环肿瘤DNA等）的综合血液检测，有望构建更强大的癌症早期预警系统。这不仅能应用于有症状人群的辅助分诊，也可能为看似健康的无症状高危人群提供筛查新选择。（生物谷Bioon.com）
参考文献：
Wannberg, F., Álvez, M.B., Qvick, A. et al. Plasma protein profiling predicts cancer in patients with non-specific symptoms. Nat Commun 17, 151 (2026). doi:10.1038/s41467-025-67688-3