西湖大学郭天南团队EMBOMol. Med.：蛋白分类器助力甲状腺滤泡肿瘤鉴别诊断

本研究由西湖大学郭天南教授团队联合多个团队在EMBOMolecular Medicine发表，旨在通过蛋白质组学方法解决甲状腺滤泡状腺瘤（FTA）与滤泡状甲状腺癌（FTC）的鉴别诊断难题。研究收集了来自中国和新加坡24家中心的1568名患者的2443份样本，通过构建基于24种蛋白的XGBoost分类器，显著提高了诊断准确性（AUC最高达0.953）。研究发现，基因模型区分能力有限（AUC仅0.670），而蛋白质组学方法在多个独立样本中表现出优异的诊断性能，尤其是阴性预测值高达95.7%。该研究展示了蛋白质组学在甲状腺肿瘤术前精准诊断中的潜力和临床应用价值。