传统医学对疾病的认知往往仅局限于病变部分，但如今医学界正逐渐认识到，疾病通常是全身代谢异常引起的，原发部位病灶的发展进一步广泛地影响全身多器官代谢。然而，受限于成像技术和分析方法，疾病如何影响全身代谢的机制至今仍不明确。河南省人民医院安装了国内首台全景PET/CT临床用机，可实现全身同时高灵敏度、高时空分辨率代谢成像，为理解多器官相互协同作用及其因果关系提供了影像平台。

研究组通过医工交叉协同，开发了个体化代谢网络分析工具，利用全景PET/CT精准识别人体代谢异常。该方法成功捕捉到肺癌患者、不明原因胃肠道出血患者与健康受试者之间的系统和器官水平的偏差，揭示了个体代谢异常网络在系统和器官层面的特征，为理解多器官疾病的病理生理学提供了独特视角。个体化代谢网络可以实现对疾病演变或预测治疗反应的评估与追踪，为精准医学的发展提供了全新工具。

项目组进一步利用个体化代谢网络发现，糖尿病患者脑与皮下脂肪、脑与内脏脂肪的代谢连接发生显著改变，揭示了“脑—白色脂肪组织轴”在糖尿病中可能发挥的关键作用，且脑部代谢网络的异常与糖尿病病程密切相关，并成功绘制出糖尿病相关的代谢“连接图谱”，为糖尿病的治疗策略优化提供科学依据。项目团队同时研究了糖尿病对肺癌患者代谢网络的影响，发现了患者在肾脏、大脑和腹部脂肪等代谢特征上的显著差异，提示糖尿病可能通过影响多组织器官代谢网络改变肺癌患者的全身代谢状态，表明个体化代谢网络分析可用于共病研究。

同时，项目组利用个体化代谢网络研究肺癌患者代谢改变情况，构建了25个关键器官的静态与动态葡萄糖代谢水平构建的精细代谢“连接图谱”。研究发现，肺腺癌患者表现出大脑与肾上腺、胰腺等内分泌器官的代谢协同增强，可能反映神经内分泌代偿机制；而肺鳞状细胞癌患者则呈现广泛的代谢网络解体，这与该亚型更具侵袭性的全身恶化特征相符。表明个体化代谢网络分析方法有望催生新型生物标志物，用于追踪疾病演变或预测治疗反应。

研究表明，个体化代谢网络有望成为新的生物标志物，用于代谢性疾病的诊断与评估，为疾病发病机制研究提供全新的分析工具。