肺癌的有效治疗需要准确地细分癌症亚型的支持。为了能识别支气管刷检标本中的微小核糖核酸（microRNAs），以便区分出非小细胞肺癌（NSCLCN）与小细胞肺癌（SCLC），以及进一步区分出鳞状细胞癌（SQ）与腺癌（AC），来自上海复旦大学中山医院胸外科的黄伟（Wei Huang）及其同事开展了一项研究，研究结果发表于2012年12月1日出版的《美国呼吸与危重症医学》（ Am. J. Respir. Crit. Care Med）杂志上。研究结果显示：研究者建立的2种微小核糖核酸芯片板能对支气管刷检标本中的三个肺癌亚型进行准确的鉴别。这2种微小核糖核酸芯片板对于肺癌亚型的鉴别诊断和基于肺癌亚型的治疗策略优化有很大的临床价值。
研究者使用微阵列芯片筛查了来自于82个快速冷冻的外科手术切除的肺标本、经激光俘获显微切割技术获得的癌细胞中的723种微小核糖核酸。并使用定量逆转录酶聚合酶链反应对153个经福尔马林固定石蜡包埋（FFPE）处理的外科手术切除的巨切（macrodissected）肺标本中的七种候选微小核糖核酸进行了评估。而这七种候选微小核糖核酸都是从上述微阵列芯片中发现的。研究者以训练队列组（85例）和独立的验证队列组（68例）为基础，分别建立了2种微小核糖核酸芯片板（microRNA panels），并将其用于在207例支气管刷检标本中对非小细胞肺癌和小细胞肺癌进行鉴别，以及进一步对鳞状细胞癌和腺癌的鉴别。
该研究的主要结果为：在经福尔马林固定石蜡包埋肺部组织手术标本中，2种微小核糖核酸芯片板在鉴别非小细胞肺癌和小细胞肺癌方面具有较高的诊断准确性[mir-29a和mir-375；曲线下面积（AUC）在训练队列组和验证队列组数据集中分别为0.991和0.982]。而在鉴别鳞状细胞癌和腺癌方面其同样具有较高的诊断准确性[mir-205 和miR-34a；曲线下面积在培训队列组和验证队列组数据集中分别为0.977和0.982]。此外，在支气管刷标本中，2种微小核糖核酸芯片板也能准确地鉴别小细胞肺癌和非小细胞肺癌（曲线下面积，0.947）以及鳞状细胞癌和腺癌（曲线下面积，0.962）。
该研究结果显示：研究者建立的2种微小核糖核酸芯片板能对支气管刷检标本中的三个肺癌亚型进行准确的鉴别。这2种微小核糖核酸芯片板对于肺癌亚型的鉴别诊断和基于肺癌亚型的治疗策略优化有很大的临床价值。
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