科学家开发出一种基于五种分子标记的差异来区分良性痣和恶性黑色素瘤的新方法。Mohammed Kashani-Sabet及其同事设计了一种技术，通过检测此前发现黑色素瘤中高表达的蛋白质，显著提高了诊断准确性。研究团队开发了一种计算机算法，用于分析用针对这五种蛋白的抗体染色的活检样本。他们发现，将这些标记结合使用，可以区分良性痣和恶性黑色素瘤的生长，准确率超过90%。此外，这些标记能够正确诊断出此前被误诊的24位患者中75%的损伤。研究还发现，所有这些标记在痣的外层表达比基底更强烈，而表达谱在每个癌症样本中均一。这种差异有助于皮肤科医生做出更准确的诊断。

该研究发表于《国家科学院院刊》（PNAS），doi: 10.1073/pnas.0901185106，作者包括Mohammed Kashani-Sabet和Richard W. Sagebiel。

参考文献：PNAS发表论文摘要：http://www.pnas.org/content/early/2009/03/27/0901185106.abstract