由基尔大学科学家领导的一项开创性研究证明了如何在血液样本中识别单个癌细胞，为癌症患者进行更加个性化和有针对性的治疗铺平了道路。

在肿瘤学教授 Josep Sulé-Suso 的带领下，来自基尔大学、北米德兰 NHS 信托大学医院癌症中心和拉夫堡大学(Paul Roach 教授)的学者团队使用了一种称为傅立叶变换红外 (FTIR) 显微光谱技术，它可以使用红外光根据细胞的生化成分分离细胞。

该团队在PLOS One杂志上发表了他们的研究结果，首次表明 FTIR 显微光谱与机器学习算法结合使用，能够识别血液样本中的单个肺癌细胞。

个性化医疗的出现极大地改善了癌症患者的治疗和管理，根据个人的具体需求和癌症类型定制治疗方案。

Sulé-Suso教授和他的同事认为，通过使用这种技术识别血液中循环的单个肿瘤细胞，可以在最初的肿瘤筛查、分期、治疗反应和癌症治疗的后续阶段更有效地评估患者。

因此，这些发现可以通过使癌细胞筛查比当前过程更加稳健，从而进一步改进个性化医疗方法。