一项新的前列腺癌筛查方法可能成为替代现有PSA检测的方案。长久以来，PSA检测一直是前列腺癌筛查的首选工具。
瑞典研究人员通过机器学习（一种人工智能技术），分析了超过2000名前列腺癌患者的尿液样本，并结合对照组进行研究。他们发现，这种简单且非侵入性的尿液检测能够以高精度检测前列腺癌的生物标志物，还能确定疾病的分级（阶段）。相关研究成果已发表在《癌症研究》(Cancer Research)期刊上。
“通过分析尿液中候选生物标志物的表达，可以有效识别前列腺癌。”该研究的主要作者、来自瑞典斯德哥尔摩卡罗林斯卡研究所(Karolinska Institutet)的马丁·斯梅利克(Martin Smelik)在接受福克斯新闻数字版采访时确认了这一发现。“这种方法的表现优于目前基于PSA的血液检测，同时保留了非侵入性、无痛和相对低成本的优势。”
研究人员对肿瘤的“异质性”感到惊讶。根据美国国家癌症研究所(National Cancer Institute)的解释，异质性指的是“不同患者之间相同类型肿瘤的差异、单个肿瘤内癌细胞之间的差异，或原发性肿瘤与继发性肿瘤之间的差异”。
斯梅利克表示：“这项研究的主要挑战之一就是克服这一问题，并识别出既特定于前列腺癌又能在所有类型的患者中表达的生物标志物。”
弗吉尼亚大学健康中心(UVA Health)的放射肿瘤学家兼Artera首席医疗官蒂莫西·肖沃尔特(Timothy Showalter)博士并未参与此项研究，但他对研究结果发表了评论。他告诉福克斯新闻数字版：“这项研究展示了将机器学习应用于患者数据的力量，它可以帮助我们在癌症治疗最有效的早期阶段诊断疾病。几十年来，前列腺癌筛查尚未出现革命性的进展，目前的方法仍依赖于PSA血液检测，而这种方法对具有临床意义的癌症特异性较低。”
关于PSA的更多信息
现有的PSA检测通过监测血液中的前列腺特异性抗原(PSA)水平来筛查前列腺癌或监测疾病进展，但也存在一些风险和局限性。
佛罗里达州迈阿密Sylvester综合癌症中心泌尿生殖系统恶性肿瘤疾病组联合主席兼临床负责人马修·C·艾布拉莫维茨(Matthew C. Abramowitz)博士也强调了需要替代PSA检测的方案。他指出：“虽然PSA是一种对前列腺相关问题极为敏感的工具，但它并不特定于前列腺癌。”
艾布拉莫维茨补充道：“当前研究中提出的这些技术表明，通过在尿液中识别特定的癌症标志物，可以减少与PSA相关的特异性问题，这很有前景。”尽管PSA检测具有简便、快速和成本合理的优势，但解读任何异常结果通常需要进一步检查，例如核磁共振成像(MRI)和活检。
此外，PSA检测还常出现假阳性结果，比例约为6%至7%。美国国立卫生研究院(NIH)指出：“只有约25%的因PSA水平升高而接受活检的男性被确诊为前列腺癌。”
研究局限性与未来方向
该研究确实存在一些局限性，主要是样本数量较少。艾布拉莫维茨指出：“尿液前列腺癌预测模型是在一个小数据集上进行的，且主要针对欧洲男性，这两点可能限制其在其他高危前列腺癌人群中的适用性。”
他还提到，由于需要专门设备进行分析，这种检测可能会显著增加成本。研究人员承认需要更大规模的研究来验证这些发现，并可能将其扩展到其他癌症。
斯梅利克表示：“虽然本研究专注于前列腺癌，但我们相信其中的一些方法可以推广到其他癌症。我们希望在未来的研究中尝试这一点。”
研究人员的最终目标是在未来几年内实现更高效的筛查项目，从而帮助预防和治疗前列腺癌。
肖沃尔特对此表示赞同，并补充道：“这项工作可能为更具体的筛查方法铺平道路，提高我们早期检测高级别癌症的能力，从而在癌症扩散前进行干预，最终提高治愈率并减少治疗相关病痛。”
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