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血液基因检测让九成早《期胰腺癌“现形》”
科技日报北京7月21日电（记者刘霞）日本金泽大学的科研团队近日研发出一种名为“Panregza”的革命性血液基因筛查技术，该技术能够以高达90%的准确率捕捉到早期胰腺癌的踪迹，为显著改善患者生存预后开辟了新路径。这项突破性成果已在最新一期的《科学报告》期刊上发表。
胰腺癌因其极高的致命性而被医学界誉为“癌症之王”，堪称恶性肿瘤中最具威胁性的类型。根据日本国家癌症中心的统计数据，这种疾病的五年相对存活率仅为8.5%。根治的可能性几乎完全依赖于早期诊断和及时的外科手术干预。然而，早期胰腺癌的侦测极为困难，在已确诊的病例中，处于早期阶段的仅占2%至3%，这正是患者预后普遍不佳的核心症结所在。为了突破这一临床瓶颈，医学界亟需一种非侵入性、操作简便的诊断工具，尤其是能够灵敏识别早期病变的血液标记物。
研究团队先前的研究发现，胰腺癌患者外周血中的基因表达谱与健康个体存在显著差异。基于这一观察，他们巧妙地将外周血基因表达特征与血清肿瘤标志物CA19-9的检测相结合，成功开发出这一创新的诊断模型。尽管该方法的有效性在晚期癌症中已得到验证，但其对早期病变的探测能力此前一直缺乏有力证据。
为了验证这一点，研究人员精心设计了一项试验，招募了10名处于0至I期的胰腺癌患者以及104名健康志愿者作为对照组，全面评估了外周血基因表达、CA19-9水平及两者联合应用的诊断性能。研究结果令人振奋，为胰腺癌的早期筛查和精准治疗带来了新的曙光。
功能特点
中国新版{国家基本药物目录将创新药纳入遴选调整}范围
在北京举行的一场新闻发布会上，国家卫生健康委员会药政司司长龚向光于7月9日透露，2026年版国家基本药物目录已首次将创新药物纳入遴选范畴，此举旨在为未来更多创新药物顺利进入基本药物目录铺就一条可行路径。这场发布会由中新社记者周昕报道，当日国家卫健委专门就新版目录的详情向公众进行了说明。
龚向光在介绍中称，此次更新的目录总计收录药品794种，其中化学药品和生物制品占据476种，涵盖791个剂型与1355个规格；中成药则达318种，涉及544个剂型与888个规格。这些数字背后，反映了目录结构的细致调整与扩充。
针对此次调整中如何体现对创新药发展的支持，龚向光阐释道，近年来中国药品研发领域突飞猛进，大量创新药物相继问世并投入临床应用，覆盖肿瘤、神经系统疾患、免疫系统疾病等多个重要治疗领域，极大地丰富了患者的用药选择。本次目录更新，以基本药物的功能定位为基石，将临床价值显著、适用人群广泛、适合各级医疗机构配备使用作为核心遴选标准，并经由专家严格的技术咨询与评审论证，最终吸纳了4种国产Ⅰ类新药，其中包括3种化学药品和生物制品以及1种中成药。
展望未来，龚向光强调，国家卫健委将紧随医药产业创新步伐，推动创新药物规范应用，确保医药研发成果能更快更广泛地造福民众。同时，依据《国家基本药物目录管理办法》的相关规定，将在目录的周期性动态调整与优化进程中，有效压缩创新药从获批上市到纳入基本药物目录所需的时间周期，以此助推创新药产业的持续繁荣。
使用说明
《蛋白质组学如何守护大众健康》？
若将人体比作一座繁华都市，基因组便如同城市的建筑设计蓝图，而真正驱动城市脉动的，则是蛋白质组这一庞大系统。每一次心脏的搏动、肝脏的代谢解毒、大脑的认知运作，事实上都源自不同蛋白质的精确协同，它们如精密工匠般各司其职，共同支撑起这座名为“生命”的宏大城池。
面对全球老龄化进程日益加深、慢性疾病高发的现实，公共健康体系正承受前所未有的压力。现代医学正在发生深刻转向——由被动“治已病”逐步迈向主动“治未病”的前瞻模式。在此背景下，如何在症状尚未显现的数年前便捕捉到病变的“蛛丝马迹”？又该如何针对不同患者定制个性化诊疗策略？新药研发能否找到更高效的突破口？这些长期困扰医学界的关键问题，正在蛋白质组学的革命性进展中找到全新答案。
中新健康特邀西湖大学郭天南教授与赛默飞精准医学高级经理轩玥博士，围绕蛋白质组学技术突破、临床应用发展前景以及中国方案对全球医学的深远影响，展开深度对话与解读。
从“静态蓝图”迈向“动态明镜”
提及蛋白质，公众并不陌生；然而“蛋白质组”这一专业概念，却鲜为大众所熟悉。轩玥博士向中新健康阐释道，基因承载着遗传密码，它诉说着生命的各种“可能性”；而蛋白质组学则聚焦于人体内那些时刻活跃变化的蛋白质网络，能精准映射身体当前的运转状态——正常抑或异常。绝大多数疾病并非一朝一夕所致，而是长年累积的产物。基因层面的变异进展缓慢，早期不易察觉；相比之下，蛋白质的变化往往出现得更早、也更敏感，仿佛是疾病初露端倪时发出的第一声警报。
生命科学界流传着一句经典箴言：“生在基因，命在蛋白。”郭天南教授对这句话的内涵进行了深入解读：从呱呱坠地到生命终章，每个人的基因组大体恒定，但健康状态却始终处于流动变化之中。运动习惯、饮食结构、用药情况及身心波动，均能在短时间内引起蛋白质表达的显著变化。
正是凭借这种“即时反馈”的独特能力，蛋白质组学在疾病早筛领域彰显出无可替代的临床价值。以阿尔茨海默症等神经退行性疾病为例，轩玥指出，相关蛋白标志物在疾病极早期浓度极低，有时仅为百万分之一量级，传统检测手段往往“无能为力”。而蛋白质组学技术凭借超高的灵敏度，已在部分疾病研究中成功实现了“症状显现前数年锁定征兆”的突破。
在肿瘤诊疗维度，蛋白质组学同样开辟了前所未有的可能性。以被称为人体“指挥中枢”的甲状腺为例，面对甲状腺结节，仅凭影像学或基因检测很难精准判定其良恶性——不同患者的基因突变特征可能大相径庭，但病变所对应的蛋白质变化却往往呈现出清晰的规律性。郭天南表示，当基因数据与蛋白质数据交叉验证，便能更早、更准地作出判断，为医患双方提供坚实决策依据。
即便是同一种癌症，患者对治疗方案的个体反应也可能千差万别。轩玥解释，这种差异的根源在于每个人体内蛋白质组的独特性——正是基于这种差异，通过对大规模患者队列进行蛋白质组学分析，可以将患者精准划分为不同亚型，再针对各自特征匹配最适宜的药物，由此实现从“一刀切”到“量体裁衣”的转变，这正是精准医疗的核心追求。在新药研发领域亦是如此，一旦明确了疾病究竟激活了哪些蛋白质通路，科研人员便能更有针对性地设计新药进行阻断，从而显著缩短开发周期。
这一切的落地，离不开技术的强力支撑。近年来，质谱检测技术的跨越式进展，为蛋白质组学的规模化应用奠定了坚实基础。
2023年，赛默飞推出Orbitrap Astral质谱仪，在很大程度上推动了蛋白质组学从技术验证阶段向规模化应用的历史性跨越，为临床研究、药物开发及生物标志物发现等领域注入了全新动力。“新一代质谱设备能在极短时间内从血液样本中检出成千上万种蛋白质，动态范围横跨六个数量级，即便在低丰度标志物中也能实现有效检测，”轩玥介绍道。在2025年6月落幕的ASMS大会上，赛默飞再度推出Thermo Scientific™ Orbitrap™ Tribrid™ Apex及Orbitrap™ Excedion™质谱系统，旨在协助科研人员借助结构生物学、代谢组学等多维手段，更为全面地揭示疾病作用机制，并加速潜在药物靶点的筛选与验证。
技术进步正大幅提升研究效率。郭天南回忆道，二十年前攻读博士期间，“一周不眠不休，仅能解析一个蛋白质组；而如今，一天之内便可完成一百多个样本的检测。与此同时，质谱仪的稳定性也获得了质的飞跃，过去常担心设备随时可能‘罢工’，如今却可连续数月稳定运转而无需频繁维护。”
在他看来，高通量、低成本、高稳定性的质谱平台，为临床试验和药物研发的数据采集提供了坚实保障，也将对中国乃至全球药物创新的进一步突破产生重要推动作用。
蛋白质组学：从实验室迈向临床
基础科研的终极旨归，在于造福民生、守护公众健康。当下，中国的蛋白质组学研究已突破单一实验室的边界，正加速从前沿科学走向临床应用及大众健康管理。
今年6月，郭天南团队携手上海交通大学医学院、哈尔滨医科大学等单位在《自然》期刊发表重磅论文，成功绘制出迄今分辨率最高、覆盖范围最广的人体蛋白质组空间图谱。该研究涵盖了58种人体正常组织、251种组织亚型及25类癌症，定量解析超过1.3万种蛋白质，系统描绘了胎儿发育、健康组织及不同肿瘤中蛋白质表达的动态演变特征。
“蛋白质是绝大多数药物的直接作用靶点，”郭天南强调，“蛋白质靶点分布不明确，导致众多抗癌创新药在临床试验阶段因意外副作用而黯然折戟。”这张全新蛋白质“地图”的问世，或将为精准医学及药物开发揭开崭新篇章。
相较于癌症精准诊疗的高阶应用，两位专家一致认为，慢性病早期筛查与大众健康管理将成为蛋白质组学最快落地的应用方向。
“中国正逐步迈入老龄化社会，每个个体对自身健康的关注度都在攀升。”郭天南指出，常规体检常常遗漏重要的早期信号，而蛋白质组学检测则能比传统血常规和常规体检更早、更灵敏地捕捉亚健康状态及慢病萌芽迹象，实现疾病的前置预警。
轩玥则提出，若能对每个人的蛋白质组进行持续追踪，便可推动医疗模式从“有病才就医”向“未病先防、早控干预”转变。她透露，目前已有技术可实现指尖血样采集于滤纸片上，患者居家完成采样后寄回实验室，即可实现术后疗效及用药情况的远程监测。
“人体蛋白质状态时刻处于动态变化之中，运动、饮食、作息、用药乃至情绪波动，都会直接影响蛋白表达。”轩玥表示，通过阶段性持续检测与动态数据跟踪，能够实时掌握身体代谢和健康波动，提前干预潜在风险，真正达成主动健康管理目标。
展望未来，蛋白质组学的想象空间远不止于人体健康领域。郭天南介绍，其团队已开启跨学科前沿探索，积极推动蛋白质组学与AI、多组学数据的深度融合，致力于构建“虚拟细胞”模型。未来，新药研发或可依托虚拟细胞进行模拟实验，大幅减少对动物试验的依赖，显著压缩研发周期、降低研发成本。
回到文章开头所描绘的那座“城市”——蛋白质组犹如城市的实时监控大屏，清晰显示此刻哪条道路拥堵、哪栋建筑存在隐患、哪个区域亟需维护。随着技术门槛和成本不断下探、AI深度赋能，这块“监控屏”正逐步走出科学家的实验室，迈向更为广阔的临床实践与健康管理场景。(完)
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