在《柳叶刀糖尿病与内分泌学》杂志上发表的一项新的多中心研究发现，对肾上腺肿块患者使用简单的尿液检测和常规成像可以加快肾上腺癌的诊断，改善患者的预后并减少对侵入性诊断程序的需求。

成像程序(例如CT和MRI扫描)在临床实践中使用的频率越来越高，并且常常偶然导致在肾上腺中发现结节，平均在5%的扫描中被发现。这些所谓的肾上腺偶发瘤在大多数情况下是无害的，但是一旦发现肾上腺肿块，重要的是要排除肾上腺癌以及肾上腺激素过多。

发现患有肾上腺皮质癌(ACC)(肾上腺癌性癌)的患者预后很差，并且只有通过早期发现和手术才能治愈。偶然发现肾上腺肿块通常会触发额外的扫描以确定该肿块是否癌变。但是，最近的研究表明，影像学检查在确定肿块是癌性还是良性方面的能力有限。因此，进行额外的扫描以表征肾上腺肿块会增加患者的费用，放射线暴露和焦虑，但大多数情况下不会提供任何有价值的信息来指导临床治疗。

由伯明翰大学的专家领导的一项新的多中心研究是同类研究中第一个也是规模最大的研究，它建议以简单尿液测试的形式添加尿液类固醇代谢组学(USM)，以检测尿液中的尿素。过量的肾上腺类固醇激素的存在-肾上腺肿瘤的关键指标-可以加快对患有ACC的患者的诊断和治疗，并有助于消除对肾上腺无害患者的不必要手术。

在六年的时间里，研究人员从欧洲肾上腺肿瘤研究网络(ENSAT)的14个中心研究了2000多名新诊断为肾上腺肿瘤的患者。患者在被诊断后收集尿液样本，然后研究人员分析了尿液中肾上腺类固醇的类型和含量，并通过基于机器学习的计算机算法自动分析了结果。结果显示，尿液检查的失误比影像检查少，后者更容易在无害的肾上腺结节中错误地诊断出ACC。

伯明翰大学代谢与系统研究所所长，研究的高级作者Wiebke Arlt教授说：“将这种新的检测方法引入常规临床实践将有助于更快地诊断患有肾上腺癌的患者。我们希望这项研究的结果不仅可以减少良性肿块患者不必要的手术数量，还可以限制所需的成像程序数量，从而可以显着减少患者负担并降低医疗费用。”

参与这项研究的伯明翰大学诊断测试专家Alice Sitch博士和Jon Deeks教授说：对于具有较大肾上腺肿块和可疑影像学检查结果的患者，在最初的扫描导致发现肾上腺肿块后，这种联合测试策略仅需要对研究的2017年参与者中的488名(24.2%)进行进一步影像学检查，在做出诊断决定之前进行了2737次扫描。”

美国罗切斯特市梅奥诊所的内分泌学副教授，第一作者，伊琳娜·班科斯(Irina Bancos)表示：“这项研究的结果将被纳入下一轮有关肾上腺肿瘤管理的国际指南中，新方法的实施将希望可以改善诊断为肾上腺肿瘤的患者的整体前景。”

伯明翰大学研究学者安吉拉·泰勒(Angela Taylor)也是第一作者，他解释说：“这项研究显示了通过质谱分析高通量类固醇的能力，我们在类固醇代谢组学分析中用来分析2000多个尿液样本伯明翰大学的核心。”

荷兰格罗宁根大学计算机科学教授Michael Biehl说：“看到我们的透明且可解释的算法在这项大规模的前瞻性研究中得到了验证，这是非常荣幸的，这构成了真正的跨学科和国际合作的绝佳典范。这项研究为临床实践中基于机器学习的分类器的首批实现铺平了道路。”