结直肠癌是全球范围内发病率和死亡率均居前列的恶性肿瘤。据世界卫生组织统计，每年有超过190万新发病例，且死亡人数接近100万。早期发现和治疗对于提高患者的生存率至关重要，然而，目前的筛查方法存在诸多局限性。例如，粪便潜血试验虽然无创，但特异性较低，假阳性率较高；结肠镜检查虽然是诊断的“金标准”，但属于侵入性操作，患者依从性差，且存在一定的并发症风险。此外，传统的血液标志物检测灵敏度不足，难以在早期发现病变。因此，开发一种无创、高灵敏度、高特异性的早期检测方法，一直是医学研究的热点和难点。分离血液中的细胞外囊泡并结合人工智能分析，识别与结直肠癌相关的生物标志物组合，有望为早期诊断提供新的解决方案。

2025年6月13日，延世大学生命科学与生物技术学院Yong Shin联合蔚山大学医学院Seok-Byung Lim及其团队在Journal of Extracellular Vesicles在线发表题为“Enhanced Early Detection of Colorectal Cancer via Blood Biomarker Combinations Identified Through Extracellular Vesicle Isolation and Artificial Intelligence Analysis”的研究性文章，该研究开发了ZAHV-AI系统，结合外泌体分离平台（ZAGVIS）与人工智能分析，高效外泌体分离技术和AI优化标志物组合，为CRC早期检测提供了颠覆性方案。

文献信息

本研究采用了一种创新的检测方法，通过分离细胞外囊泡并结合人工智能分析来识别血液中的生物标志物组合，以实现对结直肠癌的早期检测。首先，研究人员从患者的血液样本中分离出细胞外囊泡。这些囊泡是细胞分泌的微小膜结构，能够携带包括蛋白质、脂质和核酸等多种生物分子，反映了细胞的生理和病理状态。研究人员使用超速离心法和纳米颗粒跟踪分析技术，精确分离并定量细胞外囊泡，确保获取高质量的样本。随后，利用人工智能算法对这些生物标志物进行分析，挖掘出与结直肠癌相关的特征组合。具体而言，研究人员收集了来自不同临床阶段的结直肠癌患者和健康对照组的血液样本，通过高通量测序技术检测细胞外囊泡中的蛋白质和核酸表达谱，然后利用机器学习算法构建分类模型，以区分结直肠癌患者和健康个体。这一过程涉及大量的数据处理和分析，以确保模型的准确性和可靠性。

研究结果显示，基于细胞外囊泡分离和人工智能分析的检测方法能够显著提高结直肠癌早期检测的灵敏度和特异性。与传统的检测手段相比，该方法的准确率大幅提高，能够更早地发现结直肠癌的早期病变。在实验中，研究人员发现，通过分析细胞外囊泡中的特定生物标志物组合，可以准确识别出早期结直肠癌患者，其灵敏度达到了90%以上，特异性也超过了85%。这一结果表明，该方法在早期检测结直肠癌方面具有显著优势。此外，研究人员还发现，细胞外囊泡中的某些特定蛋白质和核酸表达水平与结直肠癌的进展密切相关，这为未来的疾病监测和治疗提供了新的生物标志物。通过进一步的验证实验，该方法在独立的测试样本中也表现出良好的稳定性和可重复性，证明了其在临床应用中的潜力。总体而言，这项研究不仅为结直肠癌的早期诊断提供了一种新的无创手段，还为癌症早期检测领域的研究开辟了新的方向，有望推动精准医疗的发展，改善患者的预后。

本研究通过细胞外囊泡分离和人工智能分析，成功识别出血液中的生物标志物组合，显著提升了结直肠癌早期检测的灵敏度和特异性。结果表明，该方法能够无创地从血液中获取疾病相关信息，并通过人工智能的强大分析能力，提高了诊断的精准度。与传统检测手段相比，其灵敏度和特异性均大幅提高，为结直肠癌的早期诊断提供了一种新的无创手段。此外，细胞外囊泡中的特定生物标志物组合与结直肠癌的进展密切相关，为未来的疾病监测和治疗提供了新的靶点。这一创新方法不仅为结直肠癌的早期诊断开辟了新途径，也为其他癌症的早期检测提供了可借鉴的模式，有望推动精准医疗的发展，改善患者的预后。

这项研究为癌症早期诊断领域带来了新的思路和希望。一方面，它强调了多学科交叉合作的重要性，生物医学与人工智能技术的结合为解决复杂的医学问题提供了新的途径；另一方面，也为其他癌症类型的早期检测提供了可借鉴的模式，未来有望开发出更多针对不同癌症的高效无创检测方法，从而改善癌症患者的预后，提高生存率。

参考文献：

Bonhan Koo, Young Il Kim, Minju Lee, et al. Enhanced Early Detection of Colorectal Cancer via Blood Biomarker Combinations Identified Through Extracellular Vesicle Isolation and Artificial Intelligence Analysis. Journal of Extracellular Vesicles.2025-06-13;14(6):e70088.doi:10.1002/jev2.70088.