肺癌的早期診斷對於提升患者存活率至關重要，近期一項醫學研究指出，透過分析周邊血液白血球參數，有望成為輔助診斷肺癌的新型生物標記。該研究針對六項特定白血球參數，包括嗜中性球細胞寬度（NE-WX）、淋巴球細胞螢光強度（LY-Y）、單核球細胞寬度（MO-WY）、單核球細胞螢光強度（MO-Y）、單核球細胞複雜度（MO-Z）以及嗜中性球細胞螢光強度（NE-SFL）進行深入探討，旨在評估其在肺癌診斷中的潛在價值，為臨床篩檢提供更具效率的參考依據。
研究團隊共納入 423 名肺癌患者、39 名良性疾病案例以及 346 名健康對照組進行對比分析。透過克拉斯卡-瓦利斯檢定（Kruskal–Wallis H test）的統計結果顯示，上述六項白血球參數在肺癌組與對照組之間存在顯著差異。進一步運用多變量邏輯回歸（Multivariate logistic regression）分析發現，這些參數與肺癌診斷之間具有高度相關性，其中 NE-WX 與 NE-SFL 被證實為獨立的風險預測因子，顯示這些血液指標在反映腫瘤微環境變化上具有臨床意義。
在單一指標的診斷效能評估中，受試者操作特徵曲線（Receiver operating characteristic curve, ROC）分析結果顯示，MO-Y 表現最為優異，其曲線下面積（AUC）達到 0.787，特異性則為 82.0%。這項發現證實了單一血液參數在初步篩檢中具備一定的參考價值，然而，為了進一步提升診斷的精準度，研究人員進一步探討了多項指標組合的可能性，以期在臨床應用中達到更佳的靈敏度與特異性平衡，為後續的診斷模型建立奠定基礎。
機器學習模型在肺癌檢測的應用潛力
為了優化診斷效能，研究團隊將患者隨機分為訓練組與測試組，並建構了九種機器學習（Machine learning）模型，包括支援向量機（Support vector machine, SVM）、梯度提升機（Gradient boosting machine, GBM）、人工神經網路（Artificial neural network, ANN）、隨機森林（Random forest, RF）、極限梯度提升（Extreme gradient boosting, XGBoost）、K-近鄰演算法（K-nearest neighbor, KNN）、自適應提升（Adaptive boosting, AdaBoost）、輕量級梯度提升機（Light gradient boosting machine, LightGBM）以及 CatBoost。透過德隆檢定（DeLong test）比較各模型的 AUC 值，以評估其診斷表現。
研究結果顯示，當結合 LY-Y、MO-Y、MO-Z 與 NE-SFL 四項參數時，診斷效能達到最佳化，其 AUC 值提升至 0.897，靈敏度為 70.6%，特異性為 78.9%，尤登指數（Youden index）則為 0.495，顯著優於單一指標的診斷表現。在眾多模型中，隨機森林（RF）模型展現出極高的預測值與實際值一致性，顯示其在肺癌診斷中具備穩健且可靠的預測效能。此外，分析指出 MO-Y 與 MO-Z 是最具預測力的生物標記，對於提升診斷準確度具有關鍵作用。
臨床診斷的新契機與未來展望
綜合上述研究數據，NE-WX、LY-Y、MO-WY、MO-Y、MO-Z 與 NE-SFL 等六項白血球參數，確實能為肺癌的輔助診斷提供重要的臨床資訊。這些參數不僅能反映患者體內的免疫狀態變化，更透過多指標的組合與先進的機器學習演算法，大幅提升了肺癌檢測的準確性。隨機森林（RF）模型在本次研究中展現出的強大潛力，為未來開發自動化、非侵入式的肺癌篩檢工具提供了科學依據，有助於臨床醫師在早期階段進行更精確的判斷。
儘管目前研究已證實這些參數與肺癌診斷的高度相關性，但研究團隊強調，這類血液檢測應作為臨床診斷的輔助工具，而非取代現有的影像學檢查或病理診斷。未來若能將這些生物標記納入常規血液檢查流程，並結合更廣泛的臨床數據進行驗證，將有望降低肺癌篩檢的門檻，並協助高風險族群及早發現病灶。這項研究不僅豐富了肺癌診斷的生物標記庫，也為利用人工智慧（Artificial intelligence, AI）技術優化臨床決策流程開闢了新的路徑。
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原始資料來源: GO-AI-6號機
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