僅需一次尿液採集即可實現肺癌的早期發現、預後預測和復發監測：利用尿液微RNA和AI高精度檢測肺癌
生物AI新創公司Craif株式會社與東京慈惠會醫科大學等合作研究，開發了一種非侵入性檢測平台，透過尿液微RNA和AI分析，無需抽血或就醫即可實現肺癌的早期發現、預後預測和復發監測。這項研究成果於2026年4月18日發表在學術期刊「npj Precision Oncology」上，並可在家中採集尿液樣本，預計將應用於廣泛篩查。
📋 文章處理履歷
- 📰 發表: 2026年4月30日 19:00
- 🔍 收集: 2026年4月30日 10:31
- 🤖 AI分析完成: 2026年4月30日 21:11（收集後10小時40分鐘）
生物AI新創公司Craif株式會社（所在地：東京都新宿區，代表取締役CEO：小野瀨 隆一，以下簡稱Craif）與東京慈惠會醫科大學綜合醫科學研究中心次世代藥物開發研究部部長藤田 雄副教授、市立東大阪醫療中心呼吸器外科部長野尻 崇醫師等共同研究，透過AI（人工智慧）分析尿液中包含的微RNA，證明了無需抽血、無需就醫的尿液檢測可以高精度地早期發現肺癌，並能從術前尿液預測術後復發風險，此外還顯示了透過術後尿液微RNA變動監測復發的應用可能性。這項研究成果於2026年4月18日發表在學術期刊「npj Precision Oncology」上。
（圖1）本研究概要
■ 發表重點
難以早期發現的肺癌：肺癌是全球死亡人數最多的癌症。早期症狀不明顯，許多患者在病情進展後才被診斷出來，這是一個挑戰。
進行多中心合作研究：分析了來自278名肺癌患者（其中約一半為早期階段）和213名非癌症患者的尿液樣本。
透過尿液微RNA檢測高精度檢測早期肺癌：透過濃縮和分析尿液細胞外囊泡來源的微RNA，並建立機器學習模型，高精度地檢測了早期肺癌（測試集：AUC0.941，早期階段敏感度88.2%，特異度87.0%）。
術前術後尿液微RNA變動監測復發的可能性：鑑定出12種微RNA，這些微RNA在肺癌患者中高表達，術後下降，並在復發時再次升高。
3種微RNA組合預測術後復發風險：hsa-miR-181a-5p、hsa-miR-185-5p、hsa-miR-934這3種微RNA組合顯示，高風險組和低風險組的無復發生存期存在顯著差異（HR=8.3）。
單一尿液微RNA檢測平台可應對肺癌診療的多個階段：該平台展示了透過單一檢測基礎，全面涵蓋肺癌管理的不同階段——早期發現、預後預測和復發監測的可能性。
可在家採集尿液的非侵入性檢測：由於使用尿液，無需抽血，也可在家中採集樣本。預計將應用於廣泛的人群篩查，以及醫療機構可及性有限的地區。
■ 本研究概要
肺癌是男性中最常見的癌症，女性中排名第二，也是全球死亡人數最多的癌症。早期幾乎沒有自覺症狀，發現時往往已進展到難以手術切除的階段，因此早期發現是治療的關鍵。此外，即使是早期階段接受手術的患者，術後仍存在復發風險。現有的血液腫瘤標誌物（如CEA和CYFRA21-1）對早期肺癌的敏感度較低，因此需要開發更精確的非侵入性檢測方法。
因此，研究團隊將重點放在與癌細胞活動密切相關的細胞外囊泡和微RNA。細胞透過細胞外囊泡中包含的微RNA向體內遠處細胞傳遞資訊，癌細胞也被認為積極利用這種機制。透過濃縮尿液中的細胞外囊泡，研究團隊著眼於從尿液中高效提取和分析大量微RNA，並致力於開發非侵入性肺癌檢測。
本研究從四個機構（慈惠醫科大學醫院、東大阪市立醫療中心、北斗醫院、大宮城市診所）收集了278名肺癌患者（其中約一半為早期階段[0/I期]）和213名非癌症患者的尿液樣本，並使用Small-RNA測序和機器學習進行分析。建立的肺癌檢測模型在訓練集中顯示出AUC 0.942的高性能，在獨立測試集中也顯示出AUC 0.941的高性能。特別是對於早期肺癌，在測試集中達到了88.2%的敏感度和87.0%的特異度（圖2）。此外，也確認了預測分數不受年齡、性別、BMI、吸煙史等背景因素的影響。
（圖2）肺癌檢測模型的ROC曲線（左）和測試集中各階段預測分數分佈（右）
作為復發監測的應用，比較分析術前術後尿液樣本，鑑定出12種在肺癌組中高表達並在術後下降的微RNA。這些微RNA在復發時顯示出再次升高的趨勢，表明其作為反映腫瘤存在的生物標誌物的潛力。
此外，為了預測術後復發風險，對76名I/II期肺癌患者進行了Cox回歸分析。
（圖1）本研究概要
■ 發表重點
難以早期發現的肺癌：肺癌是全球死亡人數最多的癌症。早期症狀不明顯，許多患者在病情進展後才被診斷出來，這是一個挑戰。
進行多中心合作研究：分析了來自278名肺癌患者（其中約一半為早期階段）和213名非癌症患者的尿液樣本。
透過尿液微RNA檢測高精度檢測早期肺癌：透過濃縮和分析尿液細胞外囊泡來源的微RNA，並建立機器學習模型，高精度地檢測了早期肺癌（測試集：AUC0.941，早期階段敏感度88.2%，特異度87.0%）。
術前術後尿液微RNA變動監測復發的可能性：鑑定出12種微RNA，這些微RNA在肺癌患者中高表達，術後下降，並在復發時再次升高。
3種微RNA組合預測術後復發風險：hsa-miR-181a-5p、hsa-miR-185-5p、hsa-miR-934這3種微RNA組合顯示，高風險組和低風險組的無復發生存期存在顯著差異（HR=8.3）。
單一尿液微RNA檢測平台可應對肺癌診療的多個階段：該平台展示了透過單一檢測基礎，全面涵蓋肺癌管理的不同階段——早期發現、預後預測和復發監測的可能性。
可在家採集尿液的非侵入性檢測：由於使用尿液，無需抽血，也可在家中採集樣本。預計將應用於廣泛的人群篩查，以及醫療機構可及性有限的地區。
■ 本研究概要
肺癌是男性中最常見的癌症，女性中排名第二，也是全球死亡人數最多的癌症。早期幾乎沒有自覺症狀，發現時往往已進展到難以手術切除的階段，因此早期發現是治療的關鍵。此外，即使是早期階段接受手術的患者，術後仍存在復發風險。現有的血液腫瘤標誌物（如CEA和CYFRA21-1）對早期肺癌的敏感度較低，因此需要開發更精確的非侵入性檢測方法。
因此，研究團隊將重點放在與癌細胞活動密切相關的細胞外囊泡和微RNA。細胞透過細胞外囊泡中包含的微RNA向體內遠處細胞傳遞資訊，癌細胞也被認為積極利用這種機制。透過濃縮尿液中的細胞外囊泡，研究團隊著眼於從尿液中高效提取和分析大量微RNA，並致力於開發非侵入性肺癌檢測。
本研究從四個機構（慈惠醫科大學醫院、東大阪市立醫療中心、北斗醫院、大宮城市診所）收集了278名肺癌患者（其中約一半為早期階段[0/I期]）和213名非癌症患者的尿液樣本，並使用Small-RNA測序和機器學習進行分析。建立的肺癌檢測模型在訓練集中顯示出AUC 0.942的高性能，在獨立測試集中也顯示出AUC 0.941的高性能。特別是對於早期肺癌，在測試集中達到了88.2%的敏感度和87.0%的特異度（圖2）。此外，也確認了預測分數不受年齡、性別、BMI、吸煙史等背景因素的影響。
（圖2）肺癌檢測模型的ROC曲線（左）和測試集中各階段預測分數分佈（右）
作為復發監測的應用，比較分析術前術後尿液樣本，鑑定出12種在肺癌組中高表達並在術後下降的微RNA。這些微RNA在復發時顯示出再次升高的趨勢，表明其作為反映腫瘤存在的生物標誌物的潛力。
此外，為了預測術後復發風險，對76名I/II期肺癌患者進行了Cox回歸分析。