国际科研团队发现一套突破性的尿液生物标志物，用于前列腺癌检测，其精准度远超传统的PSA测试。该研究通过分析前列腺肿瘤中数千个单细胞的mRNA活性，构建了精确的数字肿瘤模型，并运用人工智能技术筛选出可能作为生物标志物的蛋白质。在近2000名患者的样本验证中，发现尿液中的一组生物标志物能以极高的精度指示前列腺癌的存在和严重程度。这种非侵入、无痛的尿液检测，有望推动早期诊断，改善患者预后，并减少不必要的活检。

🔬研究团队通过分析前列腺肿瘤中数千个单细胞的mRNA活性，详细绘制了癌症在细胞中的位置和严重程度，从而构建了精确的数字肿瘤模型。

🤖团队运用人工智能（AI）技术，从数字肿瘤模型中筛选出可能作为生物标志物的蛋白质，为后续的实验验证提供了方向。

🧪研究团队对近2000名患者的血液、前列腺组织和尿液样本进行了验证，发现尿液中的一组生物标志物能够以极高的精度指示前列腺癌的存在和严重程度，表现远超 PSA 测试。

🏠尿液检测具有非侵入、无痛的特点，甚至可能在家中完成，样本随后可在临床实验室通过常规方法分析，极大地提高了检测的便利性。

IT之家 4 月 29 日消息，科技媒体 scitechdaily 昨日（4 月 28 日）发布博文，报道称国际科研团队发现一套突破性的尿液生物标志物，用于前列腺癌检测，其精准度远超传统的 PSA（前列腺特异性抗原）测试。

IT之家援引博文介绍，前列腺癌是全球男性主要的死亡原因之一，然而由于缺乏可靠的生物标志物来检测早期肿瘤，早期诊断始终是个难题。传统的 PSA 血液测试精度有限，常常导致误诊或不必要的侵入性检查。

来自中国中医科学院西苑医院、瑞典卡罗林斯卡研究所以及英国伦敦帝国理工学院的研究团队，在《癌症研究》杂志上发表了一项突破性研究，提出了一种全新的解决方案。

研究团队通过分析前列腺肿瘤中数千个单细胞的 mRNA 活性，详细绘制了癌症在细胞中的位置和严重程度，构建了精确的数字肿瘤模型。

团队随后运用人工智能（AI）技术，从中筛选出可能作为生物标志物的蛋白质。团队还对近 2000 名患者的血液、前列腺组织和尿液样本进行了验证，发现尿液中的一组生物标志物能够以极高的精度指示前列腺癌的存在和严重程度，表现远超 PSA 测试。

首席研究员 Mikael Benson 表示，尿液检测非侵入、无痛，甚至可能在家中完成，样本随后可在临床实验室通过常规方法分析。

目前该研究即将展开大规模临床试验。Benson 博士强调，相比 PSA，更精确的生物标志物将推动早期诊断，改善患者预后，同时减少健康男性接受不必要活检的情况。