肺癌長年位居全球癌症死亡原因之首，由於早期症狀不明顯，許多患者確診時已進入晚期。如今，英國研究團隊發現，透過血液中的14種蛋白質標記，未來有機會在肺癌確診前超過5年就辨識出高風險族群，為肺癌預防與早期介入開啟新方向。
機器學習找出14種蛋白質標記，可預測未來肺癌風險
研究團隊分析英國生物銀行(UK Biobank)超過4萬8千名參與者的血漿蛋白質資料，並結合癌症登記資料，利用機器學習技術尋找與肺癌發生相關的生物標記。
結果顯示，除了年齡、吸菸狀況及既往肺部疾病病史之外，血液中的14種關鍵蛋白質能有效預測個體未來5年內罹患肺癌的風險。
研究人員進一步在全球8個獨立資料庫中驗證結果，發現無論是否有吸菸習慣，未來發展為肺癌的受試者，其14種蛋白質標記普遍較高，顯示這項檢測具有跨族群的應用潛力。
空氣污染與慢性發炎，可能是肺癌形成關鍵推手
研究團隊指出，隨著年齡增長，人體細胞會逐漸累積致癌突變，但單靠突變通常不足以形成腫瘤，仍需環境因素推波助瀾。
先前研究已證實，空氣污染可能透過誘發肺部慢性發炎，喚醒原本處於休眠狀態的突變細胞，進一步促進癌化過程。
此次研究發現，這14種蛋白質標記並非來自腫瘤本身，而是反映肺部在癌症形成前已出現的異常發炎狀態。值得注意的是，未來發展為特發性肺纖維化(IPF)或慢性阻塞性肺病(COPD)的患者，也出現相似的蛋白質特徵，顯示多種肺部疾病可能共享相同的發炎機制。
阻斷發炎訊號，有望降低肺癌發生率
研究團隊進一步發現，空氣污染會刺激肺部免疫細胞釋放IL-1β，進而增加一種稱為KAC細胞的特殊細胞群。
KAC細胞原本是肺部受損後的修復反應，但若細胞已帶有致癌突變，便可能成為癌症形成的溫床。
在動物實驗中，研究人員發現阻斷IL-1β訊號後，可減少KAC細胞數量並延緩早期腫瘤發展，顯示抗發炎治療未來有望成為肺癌預防的新策略。
找出高風險族群，朝精準預防邁進
研究團隊也重新分析知名的CANTOS臨床試驗資料。該試驗原本用於評估IL-1β抑制劑卡那單抗(Canakinumab)預防心血管疾病的效果，當時曾觀察到肺癌發生率下降的現象。
進一步分析發現，真正獲益的是那些具有高14蛋白質標記的人群，其肺癌風險幾乎降低一半。
研究主要作者之一、UCL臨床博士生Tej Pandya表示，這項成果證明透過血液蛋白質標記辨識肺癌高風險族群具有可行性，未來有望作為預防性治療的重要依據。
Francis Crick研究所臨床研究主任Charlie Swanton教授則指出，目前心血管疾病已有膽固醇(LDL)作為風險指標，並有他汀類藥物可供預防，但肺癌仍缺乏類似工具。
他認為，此次發現的14種蛋白質標記，未來有望成為肺癌風險評估的重要依據，協助醫師在疾病發生前辨識高風險族群，並及早介入治療。
研究為肺癌預防開啟新契機
研究團隊表示，這項成果不僅有助於肺癌風險預測，也可能進一步應用於其他與慢性發炎相關的肺部疾病。
若未來能透過簡單抽血檢測找出高風險族群，再搭配精準的預防性治療，將有機會改變肺癌目前以早期篩檢和晚期治療為主的模式，朝向「疾病發生前預防」的新時代邁進。
這項研究由倫敦大學學院(UCL)與Francis Crick研究所共同進行的研究，獲英國癌症研究中心(Cancer Research UK)及歐洲研究委員會(ERC)支持，成果已發表於國際頂尖期刊《Cell》。
編譯來源：EurekAlert(2026.06.04)、Cell(2026.06.04)