Adv Sci丨郑军华、翟炜团队、钱昆团队合作研究：基于血清和尿液代谢指纹代谢图谱的肾肿瘤分类、早期诊断和预后

肾细胞癌（RCC）是最常见且致命的肾癌类型，其有效管理包括肿瘤良恶性判断、早期诊断和预后评估对改善患者生存结果至关重要。传统临床方法在小肿瘤识别和良恶性区分方面存在挑战，且缺乏有效的生物标志物和预后评估工具。液体活检技术通过分析生物体液中的生物标志物，展现出在早期诊断和治疗效果评估方面的潜力。本研究通过血清和尿液代谢指纹分析方法，利用机器学习对肾肿瘤进行亚型分类、早期诊断和预后，发现代谢生物标志物可作为RCC亚型诊断的潜在指标，并构建了预测模型，为RCC的早期诊断和精准治疗提供了新的策略和方法。