德国的多项新研究在胰腺癌早期诊断方面取得了进展，为胰腺癌的早期检测提供了新方法和思路，以下是具体介绍：基于血液中游离肿瘤DNA的检测方法：德国弗劳恩霍夫协会研究人员开发出一种基于对患者血液中游离肿瘤DNA分析的新检测方法。该方法通过采集血液样本分离血浆，提取游离DNA，利用高通量测序技术检测其特定病理变化，即差异甲基化分析来识别肿瘤DNA。此方法温和无创，可从肘部采血检测，还能将胰腺恶性肿瘤与胰腺炎区分开来，甚至能对某些非恶性早期病变进行分类识别，有望推广为临床常规诊断手段。基于血浆代谢物特征的生物标志物诊断模型：德国慕尼黑大学医院的Julia Mayerle团队公布了一项前瞻性、多中心、富集设计的4期诊断性研究（METAPAC）结果。该研究验证了两种基于血浆代谢物特征的生物标志物诊断模型（i - Metabolic组合和m - Metabolic组合）在胰腺癌早期诊断中的作用。结果显示，这两种模型均能有效排除胰腺癌，且在诊断性能上显著优于临床常用的血液标志物CA19 - 9，为胰腺癌高风险人群提供了一种非侵入性的监测工具。基于微型传感器的血液检测：苏黎世联邦理工学院与俄勒冈卫生科学大学的研究团队开发了一种微型传感器，该传感器配备磁性纳米颗粒，可探测含有金属离子的区域，且与基质金属蛋白酶（MMP）结合时会发光。通过对356份冷冻血液样本测试，该检测识别癌症患者的准确率达73%，识别健康人群的准确率高达98%，为胰腺癌早期血液检测奠定了基础。基于循环miRNA的检测：一组德国研究团队将机器学习算法与现实世界和公共数据库分析相结合，筛选胰腺癌中循环miRNA。研究发现，hsa - miR - 1246、hsa - miR - 205 - 5p和hsa - miR - 191 - 5p这三种miRNA可准确预测胰腺癌的存在，在训练集中预测准确率高达95.8%，在区分胰腺炎和胰腺癌方面也有较高准确性，有望成为胰腺癌早期诊断的微创筛查工具。
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