當前，肺癌已成為我國發病率和死亡率第一的癌種。很多患者都是在中晚期才被查出，其生存率較低。肺癌確診越早，其治愈機會越大。如何提高早期的肺癌檢出率，顯得尤為重要。

目前，CYFRA21-1、SCCA、CEA等常規肺癌血清學指標檢測或CT影像學檢測、病理診斷等，均難以滿足當今社會對肺癌早篩與診斷的需要。而高通量組學技術可以進行“多標志物多維檢測”，從而提升檢測敏感性和特異性，其優勢非常明顯。

杭州市第一人民醫院與匯健科技聯合開展的“基于唾液代謝組學的肺癌早期無創篩查和診斷技術的建議及臨床研究”項目，以構建肺癌篩查體系為目標，通過無創采樣技術實現患者依從性高、可普惠化的肺癌篩查技術的推廣與應用。
常津采--LungScr唾液代謝譜檢測，可一次性獲取唾液樣本中的五百余個微量代謝分子，通過領先的AI人工智能算法構建肺癌相關預測模型，挖掘出百余個具有肺癌特征的代謝生物標志物分子組合。
本次項目通過篩查與判別模型構建，從樣本采集、樣本預處理、高通量質譜檢測，到代謝數據的分析，實現了肺癌篩查診斷產品與服務體系生態鏈；萬例級真實世界研究等各階段的全方位合作，以期實現肺癌無創篩查診斷技術的落地與推廣。