肺癌是几十年来世界上最普遍的引起死亡的癌症，NMR、GC-MS、LC-MS技术在全球代谢组学研究中用于特殊疾病生物标志物的识别以及药物发现和开发的新目标。在最近的技术中，GC-MS由于其高灵敏度和分辨率以及再现性、成本低等特点被证明是一个十分有用的方法。很少有报道发表使用GC-MS分析肺癌代谢产物的。

                                     
        巴基斯坦卡拉奇大学研究者们对肺癌病人（LC）和三个对照群体（健康的非吸烟者NS，健康的吸烟者S，慢性阻塞性肺病患者COPD）的血浆进行GC-MS代谢组学的分析，这是为了来识别肺癌代谢模式的比较和区别。获得的代谢物被确定通过国家标准与技术研究所(NIST)质谱(威利注册表)和Fiehn保留时间锁定(RTL)库。质量分析器专业(MPP)软件是用于校准和统计分析。1877个代谢物中有32物质在三个对照和肺癌病人间具有显著差异（p≤0.001）。偏最小二乘判别分析(PLSDA)模型是使用统计上显著的外部验证的代谢产物提供高灵敏度(100%)和特异性(78.6%)。研究者观察到在肺癌与对照组相比脂肪酸、葡萄糖和氨基酸水平升高,这是由于糖酵解,醣类、脂肪生成和酸中毒增强,表明肺癌的代谢特征。
参考文献：Musharraf S G, Mazhar S, Choudhary M I, et al. Plasma Metabolite Profiling and Chemometric Analyses of Lung Cancer along with Three Controls through Gas Chromatography-Mass Spectrometry[J]. Scientific reports, 2015, 5.