血液中富含大量宝贵信息，是唯一与所有器官都有接触的液态组织。通过筛查血液中含有的DNA、RNA、蛋白质、囊泡、细胞残骸等多种标记物能够诊断、评估多种疾病，包括癌症、产前筛查、神经类疾病、传染性疾病等等。

作为预测、检测疾病发生、监控疾病发展的重要利器，血液检测的应用范围越来越大。近期，来自于伦敦国王学院的科学家们开发出精准监测抑郁症的血液检测技术，该技术能够准确、可靠地评估常见抗抑郁药物的治疗效果，有望打开抑郁症个性化医疗时代。

当抑郁症患者血液中炎症指标超过安全范围值，则预示着当前药物不能良好的改善抑郁症状。这有利于医生及时了解患者病情，在他们病情恶化之前重新调整治疗手段，例如改变药物配方。

血液检测：预测抗抑郁药治疗效果，打开个性化医疗时代

数据统计，近一半抑郁患者不响应一线治疗药物，1/3患者患者对传统药物不敏感。而且，我们没有建立“不同患者响应不同药物”的数据库。所以，抑郁症患者常常面临着更换处方的窘境，他们不得不耗费时间、体力去尝试不同的药物组合，以期许有效地重获健康。考虑到每种药物需要至少12个月的疗程才能确定其疗效，这无疑会延误甚至加重他们的病情。

现在，血液检测监测药物治疗效果，有望填补这一空缺。伦敦国王学院的精神病、心理学和神经科学院（IoPPN）的Carmine Pariante教授带领团队筛选出两个测量血液中炎症程度的分子标记物，以此评估抗抑郁药物疗效。相关研究成果发表于《The International Journal of Neuropsychopharmacology》期刊。

之前已有研究证实炎症水平与抗抑郁药疗效有关联。此次研究运用的分子标记物分别是：巨噬细胞移动抑制因子（MIF）、白介素-1β（IL-1β）。这两个生物标志物被认为是预测抑郁症患者如何响应抗抑郁药物的重要指标，因为他们参与氧化应激过程。当身体内自由基浓度超标，会启动氧化应激过程清楚他们。这些自由基会瓦解大脑细胞的交流、扰乱化学递质的传递，进而易引发抑郁症的发生。

研究人员采集抑郁症患者的血液样本，检测样本中中MIF、IL-1β的浓度。这些抑郁症患者在血液检测之前或者之后有服用药物的经历。

结果发现，当MIF、IL-1β浓度超出正常阈值，则意味着传统治疗药物无效，且准确了高达100%。当两项指标低于阈值，则说明一线治疗药物可以治疗该抑郁患者。血液检测结果能够准确、可靠地预测患者对药物的响应情况。

这项研究给实现个性化抗抑郁治疗提供了可能。当患者血液炎症指标超过安全范围值，将及时提醒医生给予更为有效的抗抑郁配方，包括增加某类抗抑郁药物或者消炎药。Pariante教授表示，血液检测能够预测治疗反应，从而有效降低抑郁症的社会和经济负担，并改善患者的病情控制和生活质量。

回顾2016年半年的最新进展，除了抑郁症，血液检测还有望应用于包括脑震荡、结核病、癌症等多种疾病的预测和诊断中：

JAMA Neurology：血液检测诊断脑震荡

来自于美国奥兰多医学中心、弗吉尼亚联邦大学和韦恩州立大学医学院等研究机构发现血液检测可以用于诊断脑震荡，有望取缔辐射扫描检测。研究团队以GFAP（胶质细胞原纤维酸性蛋白）和UCH-L1（泛素C端水解酶L1）为生物标志物，通过检测他们含量评估脑损伤程度。

文章链接：http://archneur.jamanetwork.com/article.aspx?articleid=2506517&resultClick=3

PNAS：诊断癌症、糖尿病从濒死细胞入手

耶路撒冷希伯来大学和Hadassah医学中心的研究团队发现，筛查身体内濒死细胞释放的循环DNA的甲基化模式可以推测特定组织中细胞死亡情况，可以高度敏感、特异地检测多种病例过程，从而诊断糖尿病、癌症、外伤等多种疾病。

文章链接：http://www.pnas.org/content/early/2016/03/08/1519286113.abstract

柳叶刀子刊：血液检测“进军”结核病诊疗

斯坦福大学医学院Purvesh Khatri研究团队研发出一种血液检测方法，能够快速地从潜伏性结核和其他疾病中准确识别出活动性结核。研究团队从这些表达异常的基因中鉴别出3个变化模式一致的人类基因，可以识别活动性结核。这种血液检测同样适用于HIV感染者的结核病菌检查。重要的是，血液检测能够区别活动性结核、潜伏性结核和结核病疫苗。

文章链接： http://www.thelancet.com/journals/lanres/article/PIIS2213-2600(16)00048-5/abstract

日本玩大了：少量血液即可全面检测癌症

据日本《朝日新闻》2016年1月初报道，日本国立癌症研究中心已经开发出一种全新的癌症检测方法。运用该方法，只需要采集少量的血液样本，就能够全面地对与癌症相关的60种基因物质进行综合检测。

转自生物探索