肺癌早筛新突破：从血液检测到人工智能

肺癌早筛新突破：从血液检测到人工智能

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https://new.qq.com/rain/a/20240908A06TLQ00

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https://www.pfizermedicalinformation.cn/clinical-guidelines/3432

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在肺的“肿块性病变”中，医生会根据肿块的最大径来命名其是“肺结节”还是“肺占位”，其中肺结节通常是肺内最大径≤3cm的肿块性病变。随着胸部CT在体检中的普及，越来越多的肺结节被发现，这使得肺癌的早期筛查变得尤为重要。

肺癌是全球最常见的癌症之一，也是癌症相关死亡的主要原因。据统计，肺癌的5年生存率与诊断阶段密切相关：早期肺癌的5年生存率可达80%以上，而晚期肺癌的5年生存率则大幅降低。因此，早期发现、早期诊断和早期治疗是提高肺癌患者生存率的关键。

目前，低剂量CT扫描是肺癌筛查的常用方法，尤其适用于高危人群。然而，CT筛查也存在一些局限性，最突出的就是假阳性率较高。许多被CT发现的肺结节最终被证实是良性的，这不仅给患者带来不必要的焦虑，还可能导致过度治疗。

在2024年世界肺癌大会（WCLC）上，三项重要研究成果为肺癌早筛带来了新的希望。

循环T细胞受体（TCR）复合物测序

研究人员发现，通过分析血液中循环T细胞受体复合物的谱系，可以更准确地检测早期肺癌。在研究中，这一方法对I期肺癌的预测准确率（AUC值）高达0.71，明显优于对晚期肺癌的预测。当与ctDNA和蛋白质生物标志物联合使用时，I期肺癌的检测灵敏度提高了约20%。

四种蛋白质生物标志物组合（4MP）

研究显示，4MP在预测高风险肺癌患者方面具有显著优势。特别是在预测下一年将发展为晚期肺癌的患者时，AUC值达到0.71。这一发现为临床随访策略的制定提供了重要依据。

RadmC多组学深度学习模型

RadmC模型融合了放射组学和表观基因组学等多维度信息，对不确定性肺部病变（IPL）的诊断性能优异。在内部和外部验证队列中，AUC值分别高达0.908和0.897。该模型不仅能准确区分肺癌和良性病变，还能减少不必要的侵入性活检。

随着这些新技术的不断优化和完善，肺癌的早期诊断将变得更加精准和便捷。然而，技术的进步并不意味着我们可以放松警惕。定期体检、健康生活方式以及对肺癌症状的警觉仍然是预防和早期发现肺癌的重要手段。

作为个人，我们应当重视肺癌的早期筛查，特别是对于吸烟者、长期接触有害物质者等高危人群，更应定期进行相关检查。同时，我们也期待这些前沿科技能尽快应用于临床实践，为更多患者带来希望。