据研究人员报告，利用一种先进的、用于呼吸分析的比色传感器，可以准确地识别肺癌、以及相关癌症的组织学特征。

医学博士，供职于美国克利夫兰诊所呼吸病研究所的肺癌项目主任彼得·马佐尼解释说：“毫无疑问，我们已经发现了一种可利用的生物标志物，但是我们仍然有很多工作要做，我们要在技术和临床层面上对上述方法加以验证。”

马佐尼博士是在2013年10月27日举行的美国胸内科医师学会年会：CHEST 2013上，提交了上述研究报告。在报告中，马佐尼博士强调了人们迫切需要一种可以提高医生对肺癌患者识别能力的诊断工具。

而上述先进的比色传感器正是这样一个工具。研究者设计这款传感器的目的，是要用以测量受试者呼出气体中，能够反映其代谢变化的挥发性有机化合物。为此，该传感器使用了一个装有36种化学敏感染料的过滤器。

肺癌患者与无肺癌者的代谢过程是不同的。其代谢的差异，包括抗氧化途径的激活，能量的应急处理，和一些特定的挥发性有机化合物的代谢等。而上述新型的传感器就可以对这些差异做出正确的评估。这对于癌症的诊断肯定是一个巨大的帮助。

根据马佐尼博士以前领导的研究显示，该传感器诊断的准确性约为75%（参见胸部肿瘤学杂志。2012；7:137-142）。马佐尼博士指出，“我们可以通过在运算模型中加入受检者的呼吸数据和临床数据，来提高该方法诊断分析的准确性。”而其提交在CHEST 2013会议上的研究报告正是建立在这样的基础之上。

在新提交的研究中，马佐尼博士的团队使用了改进后的技术，如应用纳米多孔基质作为化学反应的着色剂等。研究中的受试者包括了经活检证实、尚未接受治疗的肺癌患者；临床高度怀疑为肺癌的的患者；以及对照者等。在经活检证实的受试者中，III期和IV期肺癌的比例较I期和II期肺癌稍多。

马佐尼博士在报告中解释说，他们通过一种挥发性有机化合物过滤器，收集了受试者在以潮气量呼吸时的呼气样品。其间，研究者使用呼气末二氧化碳水平来触发对呼吸过程中肺泡部分气体的收集。由传感器取得的数据最终会被转换成颜色值，然后，再通过单变量logistic回归分析对整个数据集进行简化。

在研究过程中，研究者首先利用288名受试者的样本对传感器进行了优化。随后，他们又利用236名患者的呼气样本对传感器的诊断准确性进行了测试。研究结果显示，该传感器具有很好诊断准确性，此外，马佐尼博士在报告中说，对于这项检查项目，他们还可以做一些技术方面的再优化。

与马佐尼博士以前参与的研究相比，上述研究采用了更为保守的统计分析。这也更加表明了，当以呼吸分析作为单独的诊断手段时，该技术较以前的研究已经有了重大的改进。

来自美国盖恩斯维尔市佛罗里达大学健康科学中心的迈克尔·杨茨博士告诉Medscape医学新闻说：“这真的是癌症诊断方面的一个重大利好消息”。

参加CHEST 2013会议的听众对马佐尼博士的报告反应也很热烈。其中一位说“这真是一件非常好的事”；另两位则指出，他们关注马佐尼博士的工作已经有一段时间了，并对马佐尼博士所取得的成就留下了深刻的印象。

对于该项技术未来的工作重点，应集中于将其与肿瘤的表型结合起来，并开展多中心的临床试验。