来源：生态中心2022-01-27 08:38

中国科学院生态环境研究中心环境化学与生态毒理学国家重点实验室研究员刘谦在稳定同位素分析技术应用于环境健康方面取得进展。相关的成果是利用机器学习识别人类血液中的二维铜特征，用于乳腺癌。

中国科学院生态环境研究中心环境化学与生态毒理学国家重点实验室研究员刘谦在稳定同位素分析技术应用于环境健康方面取得进展。相关成果在线发表在《化学科学》杂志上，标题为利用机器学习识别人类血液中的二维铜特征用于乳腺癌。

稳定同位素分馏是地球化学研究中广泛使用的技术。近年来，它在环境污染物的溯源和追踪方面显示出了应用潜力，但在其他领域应用较少。基于稳定同位素的可追溯性，它还显示了新标记在生命健康领域的潜力，并可用于临床和病因学研究。但目前稳定同位素分析对疾病和对照的区分性能仍然较低，对疾病引起的同位素分馏机制的认识非常有限。

本研究采用高精度多接收器电感耦合等离子体质谱法测定膀胱癌患者、良性疾病患者和健康对照者血液中的铜同位素比值(65Cu/63Cu)。研究发现，与良性和健康对照组相比，膀胱癌患者血液中铜的轻同位素明显富集，铜同位素组成对癌症的敏感性远高于铜浓度。此外，血液中铜同位素分馏程度也与肿瘤分期和恶性程度有一定的相关性。体内铜代谢失衡被广泛认为与肿瘤发生密切相关，但其内在机制尚不清楚。Cu同位素提供了独立于Cu浓度的一维信息，用以追溯与肿瘤相关的异常Cu元素的来源，从而为深入理解Cu代谢失衡的分子机制提供了新的途径。

此外，研究团队建立了基于血液中二维Cu指纹(即Cu同位素比值和Cu浓度)的机器学习模型，实现了癌症患者与非癌症患者的高精度区分。二维铜指纹显示出比其他膀胱癌标记物更好的性能。将稳定同位素分析与机器学习相结合是首次临床应用尝试，有望推动稳定同位素分析技术在生物医学中的应用。(100yiyao.com)

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