引用本文： 彭曉琴, 劉明心, 戴維, 謝少華, 向潤, 張峰懿, 李強. 早期肺癌患者呼出氣特征性揮發性有機化合物及其診斷價值研究. 中國胸心血管外科臨床雜志, 2020, 27(12): 1429-1435. doi: 10.7507/1007-4848.202003019 復制
肺癌是目前發病率和死亡率最高的惡性腫瘤[1]。據統計，肺癌的 5 年生存率（overall survival，OS）為 10%～20%[2]，其中 ⅠA1 期非小細胞肺癌的 5 年 OS 可達 92%，而 ⅣA 期非小細胞肺癌的 5 年 OS 僅為 10%[3]。可見，肺癌的早期診斷至關重要。目前臨床常用的肺癌早期篩查手段仍存在輻射危害[4]、有創[5]、費用高等不足，因此尋找一種新型肺癌篩查方法至關重要。揮發性有機化合物（volatile organic compounds，VOCs）由腫瘤細胞及其相關代謝過程產生，并通過肺、皮膚等排出體外[6]。因此，可通過分析呼出氣 VOCs 成分和豐度的改變來評估機體健康狀態和疾病類型[7]。與傳統肺癌診斷方法相比，呼出氣檢測具有簡單、無創等優點，且能相對更早地檢測出疾病[8]。因此，呼出氣檢測逐漸成為最具潛力的肺癌診斷手段之一[9]。
早期肺癌的診斷成為臨床的熱點和難點，目前尚未見專門針對早期肺癌 VOCs 標志物的研究。本研究將納入早期肺癌患者和健康受試者，采用固相微萃取（solid-phase micro-extraction，SPME）聯合氣相色譜質譜分析技術（gas chromatography mass spectrometry，GCMS）分析受試者呼出氣 VOCs，從中篩選出早期肺癌特征性 VOCs 并建立診斷模型。
1 資料與方法
1.1 臨床資料和分組
采集 2018 年 4～12 月于四川省腫瘤醫院就診的 524 例胸部 CT 異常患者的呼出氣。納入標準：（1）年齡 50～74 歲，性別不限；（2）肺原發病灶最大徑≤3 cm；（3）行手術治療，術后病理為原發性肺癌，病理分期為 0～ⅠB 期；（4）簽署知情同意書。排除標準：（1）既往有惡性腫瘤病史；（2）合并支氣管哮喘、重癥肝功能損害、終末期腎病、炎癥急性期和糖尿病。最終 117 例肺癌受試者納入該研究作為肺癌組。
采集成都市龍泉驛區疾病預防控制中心和南充市中心醫院兩個肺癌篩查點 644 例健康受試者的呼出氣。納入標準：（1）年齡 50～74 歲，性別不限；（2）行 CT 篩查排除肺癌；（3）簽署知情同意書。排除標準與肺癌組相同。隨機抽取 130 例健康受試者納入該研究作為對照組。
1.2 試劑與儀器
有機化合物標準樣品購自上海阿拉丁試劑有限公司；500 mL-Tedlar 采氣袋購自大連德霖氣體包裝有限公司；SPME 手柄（57330-U）和 CAR/PDMS/DVB 萃取纖維針購自 Sigma-Aldrich 公司；GCMS 聯用購自賽默飛世爾科技有限公司。
1.3 呼出氣采集與分析
所有受試者采氣前禁食、禁煙 12 h，早晨空腹采集，并在同一環境下（通風室內）進行。呼出氣為未經劇烈運動、平靜時呼出的氣體，通過一次性紙口件向 Bio-VOC 針筒中緩慢吹氣，直到肺部氣被全部排出為止，期間不能進行 2 次呼吸。然后操作者通過針筒推桿將采集到的肺泡氣轉移至 Tedlar 氣袋中，如此重復取 3 次呼出氣完成一個樣本收集。采樣點的環境空氣也被平行收集，用于背景矯正。因呼出氣中 VOCs 濃度通常在 nmol～pmol 之間[10]，因此需要根據目標檢測物的性質，選擇相應的混合型纖維頭進行 SPME，再進入氣相色譜質譜儀進行分析。將存在于至少 70% 受試者呼出氣中的 VOCs 定義為內源性物質。
1.4 統計學分析
采用 SPSS 23.0 軟件進行統計學分析。計量資料以均數±標準差（
±s）表示，組間比較采用 t 檢驗或 Mann-Whitney U 檢驗，計數資料以頻數或百分比表示，組間比較采用卡方檢驗。肺癌特征性 VOCs 篩選通過繪制受試者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲線，并計算 ROC 曲線下面積（area under the curve，AUC），選取標準為 AUC>0.7 且 P<0.05。利用二元 logistic 回歸分析建立診斷模型。檢驗水準 α=0.05。
1.5 倫理審查與臨床試驗注冊
本研究已通過四川省腫瘤醫院倫理委員會審批，批準號：SCCHEC-02-2017-011，且在中國臨床試驗注冊中心注冊，注冊號：ChiCTR-DOD-17011134。
2 結果
2.1 一般資料比較
肺癌病理類型以腺癌為主，占 86.3%。肺癌組與對照組在年齡、性別和吸煙情況等方面差異有統計學意義（P<0.05）；見表 1。
表1
兩組受試者一般資料（例/
）
2.2 兩組受試者呼出氣 VOCs 比較
本研究篩選出 30 種內源性 VOCs，其中定性分析篩選出乙酸等 15 種差異有統計學意義的物質；見表 2。再對剩余 15 種 VOCs 進行定量分析，篩選出差異有統計學意義的 12 種 VOCs；見表 3。
表2
兩組受試者 VOCs 檢出率比較（%）
表3
兩組受試者 VOCs 定量比較
2.3 VOCs 的 ROC 曲線分析
采用 ROC 曲線法提取早期肺癌特征性 VOCs，篩選 AUC>0.7 且P<0.05 的 VOCs 作為肺癌特征性標志物，并繪制 ROC 曲線。篩選出乙酸、正丁醇、二甲基硅醇、甲苯、2,3,4-三甲基庚烷、3,4-二甲基苯甲酸、5-甲基-3-己烯-2-酮、正己醇、2-氧代戊二酸甲酯和 4-甲氧基苯酚共 10 種 VOCs；見圖 1。其中，乙酸、正丁醇、二甲基硅醇、甲苯、5-甲基-3-己烯-2-酮、正己醇、2-氧代戊二酸甲酯在對照組的表達高于肺癌組，而 2,3,4-三甲基庚烷、3,4-二甲基苯甲酸、4-甲氧基苯酚在肺癌組的表達高于對照組。
圖1
10 種早期肺癌特征性 VOCs 的 ROC 曲線
2.4 肺癌受試者一般臨床特征與各特征性 VOCs 的關系
2.4.1 性別
為明確早期肺癌 VOCs 標志物在不同性別表達有無差異，繪制 10 種早期肺癌 VOCs 的 ROC 曲線，并計算各自的 AUC。甲苯（AUC=0.778）、正丁醇（AUC=0.727）、2-氧代戊二酸甲酯（AUC=0.757）在男性受試者中的表達高于女性（P 均<0.05）。
2.4.2 年齡
將年齡分為 50～59 歲、60～69 歲和 70～74 歲 3 組。繪制 10 種肺癌 VOCs 標志物在不同年齡段的 ROC 曲線，并計算各自的 AUC。結果 AUC 均<0.6 且差異無統計學意義（P 均>0.05）。
2.4.3 吸煙狀態
117 例肺癌患者中，輕度、中度吸煙各 2 例，故比較重度吸煙、已戒煙、不吸煙患者的差異，繪制 ROC 曲線，并計算各自的 AUC。甲苯（AUC=0.771）在重度吸煙受試者中高于已戒煙和不吸煙受試者（P<0.05）。
2.5 建立診斷模型
將年齡、性別、吸煙狀況及 10 種特征性 VOCs 利用有條件向前的方法納入模型，建立二元 logistic 回歸模型，回歸方程為：logit（P）=4.493?3.876X1?0.252X2?0.534X3?0.086X4?0.014X5+0.146X6?0.230X7+0.256X8?0.030X9；見表 4。以 0.7 作為分類分界值，利用該診斷模型預測受試者的患病情況與金標準對比，計算出該模型的敏感性 83.8%，特異性 96.2%。
表4
logistic 回歸方程中的變量
3 討論
本研究篩選出的 10 種 VOCs，只有正丁醇和甲苯在既往文獻報道中出現了 3 次以上[11]，其它 VOCs 均與既往研究不同。據報道[11]，苯及其衍生物、烷烴和醛類是肺癌患者中最常見的 3 類 VOCs。Phillips 等[12]報道的肺癌特征性 VOCs 主要是烷烴類及其衍生物和苯衍生物。胡燕婕[13]報道的肺癌特征性 VOCs 大多為 C10 以上的烷烴。目前國內外對于呼吸氣 VOCs 成分的報道存在差異，分析其主要原因有：（1）肺癌病理生理的復雜性及人體 VOCs 產生機制的不明確性；（2）氣體采樣差異，包括呼吸流量差異[14]、氣體采樣方法不同、采樣裝置的多樣性和氣體采集體積差異等[15]；（3）氣體采集到分析間隔時間不同[16]；（4）預濃縮方法不同，即使采用同一種預濃縮技術，選擇不同的吸附劑均有可能造成氣體樣品 VOCs 成分失真；（5）氣體樣本檢測設備不同，對 VOCs 成分檢測的敏感性存在差異；（6）數據分析方法不同，例如 Phillips 等[12]在 2007 年文章中采用模糊邏輯的統計學方法得出 16 種 VOCs，而對同一組數據采用多元線性回歸得出 11 種 VOCs；（7）研究對象不同，本研究僅入組了早期肺癌患者，與既往研究不同。因此，當呼出氣的采集方式、富集方式、檢測方式和數據處理方式等還沒有統一標準時，肺癌呼吸氣特征性 VOCs 成分難以實現一致性。
事實上，目前還沒有一種 VOCs 被發現只存在于肺癌患者的呼出氣中[17]。本研究篩選出的 10 種特征性 VOCs，在肺癌組及對照組均有表達，其中乙酸、正丁醇、二甲基硅醇、甲苯、5-甲基-3-己烯-2-酮、正己醇、2-氧代戊二酸甲酯在對照組的表達高于肺癌組。Phillips 等[12]同樣發現大多數 VOCs 的豐度在肺癌患者中降低。Bajtarevic 等[18]發現健康人呼出氣中異戊二烯、丙酮和甲醇的濃度高于肺癌患者。分析原因可能是肺癌患者中，氧化應激產生的 VOCs 被高度可誘導的細胞色素 P450 混合氧化酶分解代謝[19]，從而降低了它們的豐度。
本研究結果提示甲苯、正丁醇、2-氧代戊二酸甲酯在男性受試者中的表達高于女性，差異有統計學意義。而另有文獻[20-21]報道性別對 VOCs 成分譜沒有影響。上述文獻中樣本量均較小，而本研究入組樣本量大，但性別在兩組受試者中匹配度差，男性明顯多于女性，且吸煙者多為男性，而既往研究提示苯釋放與吸煙有關，故可能導致結果偏倚。
本研究顯示 50～59 歲、60～69 歲和 70～74 歲 3 個年齡組間呼出氣 VOCs 表達差異無統計學意義。Dragonieri 等[22]發現<45 歲與>45 歲兩個年齡組之間呼出氣中 VOCs 差異沒有統計學意義。Mazzone 等[20]發現年齡對所建立的肺癌預測模型沒有影響。然而，Phillips 等[23]發現青年組（9～31 歲）與老年組（74～89 歲）健康個體呼出氣 VOCs 存在顯著差異。由于既往研究多停留在對不同年齡正常人群呼出氣的比較，雖有關于肺癌患者呼出氣 VOCs 在不同年齡的研究，但均為小樣本研究。本研究對象為早期肺癌患者，且年齡跨度小，這可能導致不能得出陽性結果，因此要明確早期肺癌特征性 VOCs 在不同年齡表達情況，需要更進一步研究。
既往研究[24]認為吸煙能影響呼出氣 VOCs 成分譜，因煙草煙霧中含有大量的 VOCs，它通過增加氧化應激和脂質過氧化來改變與 VOCs 產生相關的細胞過程。Capone 等[25]發現與不吸煙的肺癌患者相比，吸煙者呼出氣中的苯、甲苯和 2,5-二甲基呋喃增加。Alonso 等[26]發現甲苯和二甲苯在重度吸煙者呼出氣中含量更高。本研究結果顯示，甲苯在重度吸煙者中的表達明顯高于已戒煙者及否認吸煙者，差異有統計學意義，與既往研究基本一致。
目前常用肺癌早篩方式為低劑量螺旋 CT，其存在假陽性率高[27]、過度診斷、過度治療[28]和輻射危害[4]等不足。因此尋找一種新型肺癌篩查方式至關重要。呼出氣分析具有安全、無創、可重復性等優點。本研究基于呼出氣建立的早期肺癌診斷模型靈敏性達 83.8%，特異性達 96.2%，與既往呼出氣 VOCs 鑒定肺癌研究[29-30]的結果大致相似。本研究通過經典的 Tedlar 袋呼出氣采集、GCMS 化學分析及多重數據分析模式建立了早期肺癌呼出氣的診斷模型，是國際基于早期肺癌呼出氣檢測的較大樣本研究，其結果表明：呼出氣 VOCs 有望成為早期肺癌的潛在診斷方式之一。
該研究存在的局限性包括：（1）年齡分布局限，入組受試者年齡 50～74 歲，而肺癌實際發病年齡有下降趨勢；（2）兩組受試者的年齡、性別和吸煙狀態分布不均，可能對結論有一定影響；（3）納入臨床特征少，本研究僅納入了性別、年齡、吸煙狀態，而飲酒、合并癥等其它混雜因素均未做進一步研究；（4）GCMS 是呼出氣分析的經典方法，但是其檢測 VOCs 的種類和精度仍有限[18]；（5）本研究只是建立了初步的診斷模型，尚需要進一步進行驗證性研究。
利益沖突：無。
作者貢獻：彭曉琴負責論文設計，實施研究，數據采集、分析與解釋，論文初稿撰寫；劉明心負責論文設計、實施研究、數據采集；戴維負責論文設計、數據采集、對文章知識性內容作批判性審閱；謝少華負責實施研究、采集數據；張峰懿負責對文章知識性內容作批判性審閱；向潤負責采集數據；李強負責論文設計、對文章知識性內容作批判性審閱。
肺癌是目前發病率和死亡率最高的惡性腫瘤[1]。據統計，肺癌的 5 年生存率（overall survival，OS）為 10%～20%[2]，其中 ⅠA1 期非小細胞肺癌的 5 年 OS 可達 92%，而 ⅣA 期非小細胞肺癌的 5 年 OS 僅為 10%[3]。可見，肺癌的早期診斷至關重要。目前臨床常用的肺癌早期篩查手段仍存在輻射危害[4]、有創[5]、費用高等不足，因此尋找一種新型肺癌篩查方法至關重要。揮發性有機化合物（volatile organic compounds，VOCs）由腫瘤細胞及其相關代謝過程產生，并通過肺、皮膚等排出體外[6]。因此，可通過分析呼出氣 VOCs 成分和豐度的改變來評估機體健康狀態和疾病類型[7]。與傳統肺癌診斷方法相比，呼出氣檢測具有簡單、無創等優點，且能相對更早地檢測出疾病[8]。因此，呼出氣檢測逐漸成為最具潛力的肺癌診斷手段之一[9]。
早期肺癌的診斷成為臨床的熱點和難點，目前尚未見專門針對早期肺癌 VOCs 標志物的研究。本研究將納入早期肺癌患者和健康受試者，采用固相微萃取（solid-phase micro-extraction，SPME）聯合氣相色譜質譜分析技術（gas chromatography mass spectrometry，GCMS）分析受試者呼出氣 VOCs，從中篩選出早期肺癌特征性 VOCs 并建立診斷模型。
1 資料與方法
1.1 臨床資料和分組
采集 2018 年 4～12 月于四川省腫瘤醫院就診的 524 例胸部 CT 異常患者的呼出氣。納入標準：（1）年齡 50～74 歲，性別不限；（2）肺原發病灶最大徑≤3 cm；（3）行手術治療，術后病理為原發性肺癌，病理分期為 0～ⅠB 期；（4）簽署知情同意書。排除標準：（1）既往有惡性腫瘤病史；（2）合并支氣管哮喘、重癥肝功能損害、終末期腎病、炎癥急性期和糖尿病。最終 117 例肺癌受試者納入該研究作為肺癌組。
采集成都市龍泉驛區疾病預防控制中心和南充市中心醫院兩個肺癌篩查點 644 例健康受試者的呼出氣。納入標準：（1）年齡 50～74 歲，性別不限；（2）行 CT 篩查排除肺癌；（3）簽署知情同意書。排除標準與肺癌組相同。隨機抽取 130 例健康受試者納入該研究作為對照組。
1.2 試劑與儀器
有機化合物標準樣品購自上海阿拉丁試劑有限公司；500 mL-Tedlar 采氣袋購自大連德霖氣體包裝有限公司；SPME 手柄（57330-U）和 CAR/PDMS/DVB 萃取纖維針購自 Sigma-Aldrich 公司；GCMS 聯用購自賽默飛世爾科技有限公司。
1.3 呼出氣采集與分析
所有受試者采氣前禁食、禁煙 12 h，早晨空腹采集，并在同一環境下（通風室內）進行。呼出氣為未經劇烈運動、平靜時呼出的氣體，通過一次性紙口件向 Bio-VOC 針筒中緩慢吹氣，直到肺部氣被全部排出為止，期間不能進行 2 次呼吸。然后操作者通過針筒推桿將采集到的肺泡氣轉移至 Tedlar 氣袋中，如此重復取 3 次呼出氣完成一個樣本收集。采樣點的環境空氣也被平行收集，用于背景矯正。因呼出氣中 VOCs 濃度通常在 nmol～pmol 之間[10]，因此需要根據目標檢測物的性質，選擇相應的混合型纖維頭進行 SPME，再進入氣相色譜質譜儀進行分析。將存在于至少 70% 受試者呼出氣中的 VOCs 定義為內源性物質。
1.4 統計學分析
采用 SPSS 23.0 軟件進行統計學分析。計量資料以均數±標準差（±s）表示，組間比較采用 t 檢驗或 Mann-Whitney U 檢驗，計數資料以頻數或百分比表示，組間比較采用卡方檢驗。肺癌特征性 VOCs 篩選通過繪制受試者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲線，并計算 ROC 曲線下面積（area under the curve，AUC），選取標準為 AUC>0.7 且 P<0.05。利用二元 logistic 回歸分析建立診斷模型。檢驗水準 α=0.05。
1.5 倫理審查與臨床試驗注冊
本研究已通過四川省腫瘤醫院倫理委員會審批，批準號：SCCHEC-02-2017-011，且在中國臨床試驗注冊中心注冊，注冊號：ChiCTR-DOD-17011134。
2 結果
2.1 一般資料比較
肺癌病理類型以腺癌為主，占 86.3%。肺癌組與對照組在年齡、性別和吸煙情況等方面差異有統計學意義（P<0.05）；見表 1。
表1
兩組受試者一般資料（例/）
2.2 兩組受試者呼出氣 VOCs 比較
本研究篩選出 30 種內源性 VOCs，其中定性分析篩選出乙酸等 15 種差異有統計學意義的物質；見表 2。再對剩余 15 種 VOCs 進行定量分析，篩選出差異有統計學意義的 12 種 VOCs；見表 3。
表2
兩組受試者 VOCs 檢出率比較（%）
表3
兩組受試者 VOCs 定量比較
2.3 VOCs 的 ROC 曲線分析
采用 ROC 曲線法提取早期肺癌特征性 VOCs，篩選 AUC>0.7 且P<0.05 的 VOCs 作為肺癌特征性標志物，并繪制 ROC 曲線。篩選出乙酸、正丁醇、二甲基硅醇、甲苯、2,3,4-三甲基庚烷、3,4-二甲基苯甲酸、5-甲基-3-己烯-2-酮、正己醇、2-氧代戊二酸甲酯和 4-甲氧基苯酚共 10 種 VOCs；見圖 1。其中，乙酸、正丁醇、二甲基硅醇、甲苯、5-甲基-3-己烯-2-酮、正己醇、2-氧代戊二酸甲酯在對照組的表達高于肺癌組，而 2,3,4-三甲基庚烷、3,4-二甲基苯甲酸、4-甲氧基苯酚在肺癌組的表達高于對照組。
圖1
10 種早期肺癌特征性 VOCs 的 ROC 曲線
2.4 肺癌受試者一般臨床特征與各特征性 VOCs 的關系
2.4.1 性別
為明確早期肺癌 VOCs 標志物在不同性別表達有無差異，繪制 10 種早期肺癌 VOCs 的 ROC 曲線，并計算各自的 AUC。甲苯（AUC=0.778）、正丁醇（AUC=0.727）、2-氧代戊二酸甲酯（AUC=0.757）在男性受試者中的表達高于女性（P 均<0.05）。
2.4.2 年齡
將年齡分為 50～59 歲、60～69 歲和 70～74 歲 3 組。繪制 10 種肺癌 VOCs 標志物在不同年齡段的 ROC 曲線，并計算各自的 AUC。結果 AUC 均<0.6 且差異無統計學意義（P 均>0.05）。
2.4.3 吸煙狀態
117 例肺癌患者中，輕度、中度吸煙各 2 例，故比較重度吸煙、已戒煙、不吸煙患者的差異，繪制 ROC 曲線，并計算各自的 AUC。甲苯（AUC=0.771）在重度吸煙受試者中高于已戒煙和不吸煙受試者（P<0.05）。
2.5 建立診斷模型
將年齡、性別、吸煙狀況及 10 種特征性 VOCs 利用有條件向前的方法納入模型，建立二元 logistic 回歸模型，回歸方程為：logit（P）=4.493?3.876X1?0.252X2?0.534X3?0.086X4?0.014X5+0.146X6?0.230X7+0.256X8?0.030X9；見表 4。以 0.7 作為分類分界值，利用該診斷模型預測受試者的患病情況與金標準對比，計算出該模型的敏感性 83.8%，特異性 96.2%。
表4
logistic 回歸方程中的變量
3 討論
本研究篩選出的 10 種 VOCs，只有正丁醇和甲苯在既往文獻報道中出現了 3 次以上[11]，其它 VOCs 均與既往研究不同。據報道[11]，苯及其衍生物、烷烴和醛類是肺癌患者中最常見的 3 類 VOCs。Phillips 等[12]報道的肺癌特征性 VOCs 主要是烷烴類及其衍生物和苯衍生物。胡燕婕[13]報道的肺癌特征性 VOCs 大多為 C10 以上的烷烴。目前國內外對于呼吸氣 VOCs 成分的報道存在差異，分析其主要原因有：（1）肺癌病理生理的復雜性及人體 VOCs 產生機制的不明確性；（2）氣體采樣差異，包括呼吸流量差異[14]、氣體采樣方法不同、采樣裝置的多樣性和氣體采集體積差異等[15]；（3）氣體采集到分析間隔時間不同[16]；（4）預濃縮方法不同，即使采用同一種預濃縮技術，選擇不同的吸附劑均有可能造成氣體樣品 VOCs 成分失真；（5）氣體樣本檢測設備不同，對 VOCs 成分檢測的敏感性存在差異；（6）數據分析方法不同，例如 Phillips 等[12]在 2007 年文章中采用模糊邏輯的統計學方法得出 16 種 VOCs，而對同一組數據采用多元線性回歸得出 11 種 VOCs；（7）研究對象不同，本研究僅入組了早期肺癌患者，與既往研究不同。因此，當呼出氣的采集方式、富集方式、檢測方式和數據處理方式等還沒有統一標準時，肺癌呼吸氣特征性 VOCs 成分難以實現一致性。
事實上，目前還沒有一種 VOCs 被發現只存在于肺癌患者的呼出氣中[17]。本研究篩選出的 10 種特征性 VOCs，在肺癌組及對照組均有表達，其中乙酸、正丁醇、二甲基硅醇、甲苯、5-甲基-3-己烯-2-酮、正己醇、2-氧代戊二酸甲酯在對照組的表達高于肺癌組。Phillips 等[12]同樣發現大多數 VOCs 的豐度在肺癌患者中降低。Bajtarevic 等[18]發現健康人呼出氣中異戊二烯、丙酮和甲醇的濃度高于肺癌患者。分析原因可能是肺癌患者中，氧化應激產生的 VOCs 被高度可誘導的細胞色素 P450 混合氧化酶分解代謝[19]，從而降低了它們的豐度。
本研究結果提示甲苯、正丁醇、2-氧代戊二酸甲酯在男性受試者中的表達高于女性，差異有統計學意義。而另有文獻[20-21]報道性別對 VOCs 成分譜沒有影響。上述文獻中樣本量均較小，而本研究入組樣本量大，但性別在兩組受試者中匹配度差，男性明顯多于女性，且吸煙者多為男性，而既往研究提示苯釋放與吸煙有關，故可能導致結果偏倚。
本研究顯示 50～59 歲、60～69 歲和 70～74 歲 3 個年齡組間呼出氣 VOCs 表達差異無統計學意義。Dragonieri 等[22]發現<45 歲與>45 歲兩個年齡組之間呼出氣中 VOCs 差異沒有統計學意義。Mazzone 等[20]發現年齡對所建立的肺癌預測模型沒有影響。然而，Phillips 等[23]發現青年組（9～31 歲）與老年組（74～89 歲）健康個體呼出氣 VOCs 存在顯著差異。由于既往研究多停留在對不同年齡正常人群呼出氣的比較，雖有關于肺癌患者呼出氣 VOCs 在不同年齡的研究，但均為小樣本研究。本研究對象為早期肺癌患者，且年齡跨度小，這可能導致不能得出陽性結果，因此要明確早期肺癌特征性 VOCs 在不同年齡表達情況，需要更進一步研究。
既往研究[24]認為吸煙能影響呼出氣 VOCs 成分譜，因煙草煙霧中含有大量的 VOCs，它通過增加氧化應激和脂質過氧化來改變與 VOCs 產生相關的細胞過程。Capone 等[25]發現與不吸煙的肺癌患者相比，吸煙者呼出氣中的苯、甲苯和 2,5-二甲基呋喃增加。Alonso 等[26]發現甲苯和二甲苯在重度吸煙者呼出氣中含量更高。本研究結果顯示，甲苯在重度吸煙者中的表達明顯高于已戒煙者及否認吸煙者，差異有統計學意義，與既往研究基本一致。
目前常用肺癌早篩方式為低劑量螺旋 CT，其存在假陽性率高[27]、過度診斷、過度治療[28]和輻射危害[4]等不足。因此尋找一種新型肺癌篩查方式至關重要。呼出氣分析具有安全、無創、可重復性等優點。本研究基于呼出氣建立的早期肺癌診斷模型靈敏性達 83.8%，特異性達 96.2%，與既往呼出氣 VOCs 鑒定肺癌研究[29-30]的結果大致相似。本研究通過經典的 Tedlar 袋呼出氣采集、GCMS 化學分析及多重數據分析模式建立了早期肺癌呼出氣的診斷模型，是國際基于早期肺癌呼出氣檢測的較大樣本研究，其結果表明：呼出氣 VOCs 有望成為早期肺癌的潛在診斷方式之一。
該研究存在的局限性包括：（1）年齡分布局限，入組受試者年齡 50～74 歲，而肺癌實際發病年齡有下降趨勢；（2）兩組受試者的年齡、性別和吸煙狀態分布不均，可能對結論有一定影響；（3）納入臨床特征少，本研究僅納入了性別、年齡、吸煙狀態，而飲酒、合并癥等其它混雜因素均未做進一步研究；（4）GCMS 是呼出氣分析的經典方法，但是其檢測 VOCs 的種類和精度仍有限[18]；（5）本研究只是建立了初步的診斷模型，尚需要進一步進行驗證性研究。
利益沖突：無。
作者貢獻：彭曉琴負責論文設計，實施研究，數據采集、分析與解釋，論文初稿撰寫；劉明心負責論文設計、實施研究、數據采集；戴維負責論文設計、數據采集、對文章知識性內容作批判性審閱；謝少華負責實施研究、采集數據；張峰懿負責對文章知識性內容作批判性審閱；向潤負責采集數據；李強負責論文設計、對文章知識性內容作批判性審閱。
