AI 读片 + 一管血:未来查肺癌,或许不必再纠结“够不够格”

梅琳达·麦克奈特（Melinda McKnight）69岁时，通过一次公司福利覆盖的肺癌筛查，发现了一个小小的肺结节。

经过几年的年度CT追踪，医生确认结节开始生长，并在第一时间通过手术切除了一期肺癌。

如今，她体内已经没有癌细胞的踪迹。

这个故事听起来很幸运。麻省总医院的胸外科医生Jeffrey医生说，早期和晚期肺癌的治疗效果“差异之大，无法形容”。如果能在1期诊断，60-90%的患者五年后依然在世。而一旦进入最晚期，这个数字会下降近十倍。

梅琳达的故事，正是肺癌早期筛查价值的最好证明。

但现实是，像她这样的幸运儿，太少了。

一、一把好牌，打得稀烂的CT筛查

低剂量CT（low-dose computed tomography），是一种辐射剂量只有常规CT五分之一的扫描技术，也是目前证据最强的癌症筛查手段。

两项大型研究证实了它的威力。一项研究表明，在重度吸烟人群中，年度低剂量CT筛查能在六年内将肺癌死亡率降低20%。另一项研究则显示，十年内死亡率可降低24%。

基于这些证据，美国早在2013年就开始推荐对部分有重度吸烟史的人群进行筛查。但十多年过去，响应者寥寥。美国癌症协会资助的一项调查发现，符合标准的人群中，只有19%的人做过筛查。

更扎心的是，大约一半确诊肺癌的患者，从未满足过现有的筛查标准——要么年龄不符，要么烟抽得“不够多”，要么戒烟太久了。

“我们知道这个标准并不完美，”孟菲斯浸信会癌症中心的肿瘤学家Raymond

医生坦言。

二、复杂的“包年”门槛，拦住了谁？

目前美国的筛查标准很复杂。除了年龄要在50-80岁之间，还必须满足一个叫“20包年”的吸烟史要求。

“包年”（pack-years）是一个衡量吸烟量的单位，计算公式是每天吸烟的包数乘以持续的年数。

比如，每天抽1包，抽了20年，就是20包年。

听起来简单，但实际操作起来很麻烦。杨医生指出，很少有人一辈子吸烟量都是恒定的，让患者在20分钟的问诊里，回忆清楚几十年的吸烟细节，从胆固醇聊到腰背痛，这几乎是不可能的。

而且，这个标准可能存在固有的偏见。杨医生的团队发现，吸烟的年头比吸烟的强度更能预测肺癌风险。如果把“包年”改成只看“吸烟超过20年”，在美国东南部的一个队列中，符合筛查条件的黑人肺癌患者比例，能从58%提高到85%，白人患者的比例也从74%提升到82%。

美国国家综合癌症网络（NCCN）已经先行一步，将其筛查建议改为50岁以上、吸烟史超过20年的人群。但这还远远不够。

三、被筛查标准“抛弃”的非吸烟患者

一个更严峻的问题是：那些从不吸烟的患者怎么办？

在美国，10-20%的肺癌患者从不吸烟，他们往往是女性，且年纪更轻。由于不符合任何筛查标准，他们通常在出现症状时才被发现，而那时往往已是晚期。

西北大学的胸外科医生巴拉特（Ankit Bharat）医生报告说，在他接触的近千名肺癌患者中，只有35%的人符合现有的筛-STF筛查标准。其中一个最主要的原因，就是从不吸烟。

巴拉特医生正在治疗超过200名这样的患者。他认为，肺癌筛查应该像乳腺癌和结肠癌筛查一样，只根据年龄来判断，而不是吸烟史。“如果我们想在全国范围内影响肺癌死亡率，就必须摆脱基于风险的筛查模式。”

但反对的声音同样强烈。南卡罗来ナ医科大学的肺病学家Gerard Silvestri医生认为，将筛查范围扩大到非吸烟者，会带来巨大的过度诊断和过度治疗风险。因为肺部良性结节非常普遍，大规模筛查必然会导致更多不必要的手术和活检，而这些操作本身就有出血和肺塌陷的风险。

“绝大多数人只可能受到伤害，因为他们本来就不会得癌。”西尔维斯特里医生说。

图源：AI生成

四、AI和血液检测，能否打破僵局？

要解决这个两难问题，只能靠技术创新。

第一个突破口是人工智能（AI）。

麻省总医院的肿瘤学家Lecia Sequist医生和她的团队，开发了一个名为Sybil的开源AI程序。他们用数千张CT影像训练Sybil，让它学会识别肺癌的风险，甚至在没有可见结节的情况下也能做出预测。

Sybil分析的不仅仅是肺部，而是整个CT扫描图像中的细微特征，然后给出一个未来六年内的患癌风险值。

在回顾性研究中，Sybil的表现相当不错。目前，西奎斯特的团队正在进行新的临床试验，验证Sybil能否帮助医生做出更明智的决策：“什么时候该出手干预，什么时候只需要继续观察”。

他们希望，Sybil能成为一个评估肺癌风险的新工具，从而将筛查的大门向那些从不吸烟的高危人群敞开。

另一个希望来自血液检测，也就是我们常说的“液体活检”。

核心技术是检测血液中的“游离DNA”（cell-free DNA）。这些是肿瘤细胞死亡后释放到血液中的DNA碎片。通过分析这些碎片上的特殊标记，比如一种叫做“甲基化”的表观遗传学标签，科学家们可以判断体内是否存在癌症。

这项技术的好处在于微创、便捷，可以作为CT筛查的补充。比如，当CT发现一个模棱两可的结节时，抽一管血或许就能帮助判断它的良恶性，从而避免不必要的活检。

多伦多的癌症研究员Rayjean Hung博士的团队，则在尝试一种更综合的方法。他们正在开发一个深度学习模型，整合CT影像数据、患者的风险因素（如家族史、环境暴露等）以及血液和呼吸中的生物标志物，来建立一个更精准的风险评估工具。

这些新技术的出现，让我们看到了打破现有筛查困境的希望。它们或许能帮助我们更精准地识别出真正的高危人群，无论是吸烟者还是非吸烟者，同时最大限度地减少过度诊断和治疗带来的伤害。

对患者来说，这意味着未来我们或许不必再纠结于自己是否“够格”去做筛查。一个更智能、更个性化的肺癌早筛时代，可能离我们不远了。

参考来源

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[1] AI and simple blood tests could catch lung cancer earlier. https://www.nature.com/articles/d41586-026-01456-1

[2] de Koning, H. J. et al. N. Engl. J. Med. 382, 503–513 (2020).

[3] Zahnd, W. E. et al. JAMA Netw. Open 7, e2353549 (2024).

[4] Yang, J. C.-F. et al. J. Thorac. Oncol. 18, 1141–1145 (2023).

[5] Carter-Harris, L. et al. Chest 163, 981–989 (2023).

[6] Bade, B. C. et al. J. Thorac. Oncol. 19, 448–456 (2024).

[7] Bharat, A. et al. J. Clin. Oncol. 41, 5496–5505 (2023).

[8] Mikhael, P. G. et al. J. Clin. Oncol. 41, 2191–2200 (2023).

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