肺癌筛查技术迭代：从传统影像到多组学时代的跨越

肺癌筛查技术迭代：从传统影像到多组学时代的跨越

肺癌作为全球范围内发病率和死亡率均居高不下的恶性肿瘤，其早期发现对于改善患者预后至关重要。随着医学科技的飞速发展，肺癌筛查技术也在不断迭代更新。从最初的胸部X光、痰细胞学检查，到目前广泛应用的低剂量螺旋CT（LDCT），再到近年来崭露头角的多组学液体活检、人工智能辅助诊断等新兴技术，肺癌筛查正经历着一场从传统影像到多组学时代的跨越，为实现肺癌的早诊早治提供了更多可能。

一、传统影像学筛查的局限与突破

在LDCT出现之前，胸部X光检查一直是肺癌筛查的主要手段。然而，由于X光片的空间分辨率有限，且易受骨骼、心脏等组织的遮挡，其对早期、微小病灶的检出率较低。痰细胞学检查虽然无创，但敏感性和特异性均不理想，难以满足早期筛查的需求。

LDCT的出现，无疑是肺癌筛查领域的一大突破。相比传统X光，LDCT具有更高的空间分辨率和密度分辨率，能够更清晰地显示肺部结构，发现早期、微小的肺部结节。大量临床研究证实，LDCT筛查能够显著降低高危人群的肺癌死亡率。然而，LDCT也存在一定的局限性，如假阳性率较高、辐射暴露等问题。

二、液体活检：多组学时代的精准筛查

随着分子生物学技术的不断发展，液体活检作为一种新兴的肺癌筛查手段，受到了越来越多的关注。液体活检通过检测血液、痰液等体液中的肿瘤标志物，如循环肿瘤细胞（CTC）、循环肿瘤DNA（ctDNA）、外泌体等，实现对肿瘤的早期诊断和疗效监测。

相比传统影像学筛查，液体活检具有以下优势：首先，无创或微创，患者依从性高；其次，能够反映肿瘤的分子特征，为个体化治疗提供指导；第三，可用于监测肿瘤的动态变化，评估疗效和预测复发。然而，液体活检也面临着技术挑战，如肿瘤标志物的含量较低、检测方法的标准化等问题。

三、人工智能：赋能肺癌筛查的未来

近年来，人工智能（AI）技术在医学领域的应用日益广泛。在肺癌筛查方面，AI可以通过深度学习等算法，对大量的影像数据进行分析，提高LDCT筛查的准确性和效率。例如，AI可以辅助医生识别肺部结节，区分良恶性结节，减少漏诊和误诊。此外，AI还可以结合临床数据和基因组学数据，预测个体患肺癌的风险，实现精准筛查。

四、多组学联合：构建肺癌筛查新模式

未来的肺癌筛查，将不再局限于单一的技术手段，而是朝着多组学联合的方向发展。通过整合影像学、液体活检、基因组学、蛋白质组学等多维度的数据，构建个体化的风险预测模型，实现对高危人群的精准筛查。例如，可以先通过LDCT进行初步筛查，对发现的肺部结节进行液体活检，检测ctDNA的突变情况，结合临床病史和家族史，综合评估结节的良恶性，制定个体化的诊疗方案。

五、结语

肺癌筛查技术的迭代，是医学科技进步的缩影。从传统影像到多组学时代的跨越，为肺癌的早期发现和精准治疗带来了新的希望。我们有理由相信，随着技术的不断创新和应用，肺癌的诊疗水平将不断提高，更多患者将从中获益。

滕园

皖南医学院第一附属医院