不到一半的卵巢癌患者在确诊后存活至五年。根据美国癌症协会的说法，这是因为只有大约五分之一的卵巢癌病例在早期检测到，而成功治疗和康复的机会最高。
“如果我们能够通过在可治愈的阶段检测(卵巢癌)来改变这种现实，我们可以挽救许多生命，”以色列Chaim Sheba医疗中心的医学研究员Keren Levanon说。在分子和细胞蛋白质组学杂志上，由特拉维夫大学的Levanon和Tamar Geiger领导的研究人员报告了一项新的卵巢癌检测方法，该检测方法优于以往的检测方法。他们希望这将有助于筛选那些遗传易患这种疾病的女性。
研究人员利用蛋白质组学技术搜索子宫液体中的癌症特征。他们比较了在治疗过程中接受手术治疗的卵巢癌妇女和因与癌症无关的原因进行妇科手术的志愿者的样本，如子宫肌瘤或过度出血。体液含有许多蛋白质。来自最常见蛋白质的强信号可以掩盖可能也存在的少量癌症相关蛋白的信号。为克服这一困难，研究人员从子宫液中分离出微泡。因为微泡从细胞中脱落，它们几乎不含有信号掩蔽的血浆蛋白。
研究人员利用蛋白质组学对12名健康志愿者和12名癌症患者的子宫微泡中的数千种蛋白质进行了比较。然后他们使用机器学习算法来搜索可以区分样本的模式。“我们开发了一套九种蛋白质诊断装置，可以区分患有卵巢癌的女性和健康女性，其灵敏度和特异性比之前报道的更高，”Levanon说。
研究人员随后在一组152名女性中测试了该组的准确性，其中37名女性患有卵巢癌。该测试具有70%的诊断灵敏度，这意味着它能够正确检测出真正患有癌症的37名研究参与者中的25名癌症;和76%的特异性，这意味着它正确地确定了每四个健康志愿者中有三个健康。它的表现优于之前基于蛋白质组学的测试，其灵敏度低于60%。
作者提出，他们的测试可能对年轻女性有用，因为已知她们患卵巢癌的风险很高。他们还认为，从体液中分离微泡以检测较暗的癌症信号的方法显示出其他难以检测的癌症类型的前景。
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