2024 WCLC：肺癌早筛迎来新突破！

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在2024年世界肺癌大会上，研究人员展示了多项关于肺癌早期筛查的新技术突破。其中，影像组学技术和多组学深度学习模型RadmC成为焦点。这些新技术有望进一步提高肺癌早期筛查的灵敏度和准确性，为临床实践带来新的希望。

影像组学技术是近年来兴起的一种医学影像分析方法，它通过将CT图像中的病变特征转化为可分析的数据，帮助医生更准确地判断肺结节的性质。具体来说，影像组学技术能够从CT图像中提取出肉眼难以察觉的细微特征，如纹理、边缘和密度等，然后通过机器学习算法对这些特征进行分析，从而提高对肺结节良恶性判断的准确性和客观性。

RadmC模型是另一种值得关注的肺癌早筛新技术，它融合了放射组学和表观基因组学等多维度信息，实现了对不确定性肺部病变的快速识别和良性区分。该模型基于循环游离DNA（cfDNA）样本和CT图像，通过深度学习算法对多组学数据进行分析，能够更准确地识别肺癌的早期迹象。

与传统的筛查方法相比，RadmC模型具有以下优势：

1. 更高的诊断准确性：通过融合多维度信息，RadmC模型能够更全面地评估病变性质，减少误诊和漏诊。

2. 减少不必要的侵入性检查：RadmC模型能够更准确地区分良性病变，避免患者接受不必要的侵入性活检，降低医疗风险和成本。

3. 更快的诊断速度：基于深度学习的算法能够快速处理大量数据，缩短诊断时间，有助于及早开始治疗。

目前，传统的肺癌筛查方法主要包括低剂量螺旋CT、X线检查、痰检查和支气管镜检查等。虽然这些方法在一定程度上提高了肺癌的早期诊断率，但仍存在一些局限性：

• 辐射风险：CT检查虽然灵敏度较高，但多次检查会带来一定的辐射风险。

• 假阴性结果：X线检查可能会产生假阴性结果，导致漏诊。

• 侵入性检查：支气管镜检查等侵入性方法会给患者带来不适和风险。

• 经济成本：频繁的筛查会带来较高的医疗费用。

随着影像组学技术和RadmC模型等新技术的不断发展，肺癌早期筛查有望迎来新的突破。这些技术不仅能够提高诊断的准确性和效率，还能减少不必要的医疗干预，降低医疗成本。未来，这些新技术有望与现有的筛查方法相结合，形成更完善的肺癌早筛体系，进一步提高肺癌的早期诊断率，降低死亡率。

然而，值得注意的是，这些新技术目前仍处于研究阶段，距离大规模临床应用可能还需要一段时间。在此期间，高危人群仍应定期进行低剂量螺旋CT等传统筛查，以确保及时发现病情。

肺癌的早期筛查和诊断对于提高患者的生存率至关重要。随着科技的不断进步，我们有理由相信，未来将会有更多创新技术应用于肺癌早筛领域，为患者带来福音。同时，我们也期待这些新技术能够尽快完成临床验证，早日应用于实际医疗工作中，为肺癌的早期发现和治疗提供更有力的支持。