浸大團隊以機器學習結合血液測試 研發突破性鼻咽癌早期檢測技術

由香港浸會大學（浸大）領導的研究團隊在鼻咽癌早期檢測領域取得重大突破，有望成為鼻咽癌早期篩查及診斷的臨床技術。

鼻咽癌是亞洲常見的癌症，尤其在南亞男性群組中的發病率明顯較高。由於鼻咽癌患者的早期症狀往往不明顯，甚或沒有病徵，導致超過七成患者在確診時已屬局部晚期。現時的鼻咽癌診斷方法主要依賴「血漿EB病毒（Epstein-Barr virus）DNA」檢測或進行鼻咽內窺鏡檢查。然而，部份患者在初期篩查時因未能檢測出血漿EB病毒DNA，導致他們未能及早確診及延誤治療，最終影響存活率。

是次研究由化學系梁士賢教授領導，並與同系的副教授龍康樂教授合作進行。團隊透過分析健康人士與鼻咽癌患者的血漿金屬水平的差異，結合機器學習技術，研發了鼻咽癌早期檢測模型。

梁教授表示：「透過結合機器學習與金屬分析，我們希望這項創新診斷方法能為鼻咽癌患者帶來希望，在發病的最早階段確診，讓他們能及時接受有效治療。」

與血漿EB病毒DNA不同，人體內的必需和微量金屬水平處於相對平衡穩定狀態。當金屬水平出現變化時，這代表身體可能已潛藏健康問題。研究團隊透過比對健康人士與鼻咽癌患者體內血漿金屬水平，評估金屬組學分析的診斷價值。結果顯示鼻咽癌患者體內14種元素的血漿水平呈現明顯的差異，當中鼻咽癌患者的錫（Sn）濃度較高，而鎂（Mg）、磷（P）、錳（Mn）、鈷（Co）、鎳（Ni）、鋅（Zn）、鐵（Fe）、鍶（Sr）、鉬（Mo）、銻（Sb）、鋇（Ba）、鉈（Tl）及鉛（Pb）等濃度則低於健康人士組別。

隨後，研究團隊透過結合此金屬組學分析與機器學習，為48名研究參加者進行測試，當中包括30名健康人士及18名第I或II期鼻咽癌患者。結果顯示該技術能準確區分早期鼻咽癌患者與健康人士，有望成為一個極具潛力的常規臨床檢測的方法，同時亦證明監測血漿金屬水平可作為早期診斷鼻咽癌時有力的輔助生物標記。團隊期望以結合金屬組學分析與機器學習為基礎技術，將來應用於其他癌症的早期診斷。
 

論文發表於《科學報告》：https://www.nature.com/articles/s41598-025-33760-7

梁士賢教授

科學與科技學院