肺癌筛查技术的综合应用：提高早期发现率

肺癌作为全球范围内发病率和死亡率均较高的恶性肿瘤之一，其早期发现和治疗至关重要。近年来，随着医学技术的不断进步，多种肺癌筛查技术应运而生，这些技术的综合应用能有效提高早期发现率，从而降低肺癌的发病率和死亡率。本文将详细介绍这些技术及其综合应用对肺癌预防和早期诊断的重要性。

肺癌的早期症状不明显，且容易与其他呼吸道疾病混淆，导致许多患者在确诊时已进入中晚期，错过了最佳治疗时机。因此，对于高危人群来说，定期进行肺癌筛查至关重要。近年来，随着医学技术的发展，多种肺癌筛查技术为早期发现肺癌提供了有力手段。

首先，低剂量计算机断层扫描（LDCT）是目前被广泛认可的肺癌筛查技术。相较于传统的CT扫描，LDCT辐射剂量更低，能够更早地发现肺部小结节，从而提高早期肺癌的检出率。研究表明，LDCT筛查可以显著降低高危人群的肺癌死亡率。2011年，美国国家肺癌筛查试验（NLST）结果显示，与胸部X光相比，LDCT筛查使高危人群的肺癌死亡率降低了20%。因此，对于年龄在50-80岁、有30包年吸烟史的高危人群，建议每年进行一次LDCT筛查。

其次，液体活检技术通过检测血液中的循环肿瘤细胞（CTCs）或肿瘤DNA（ctDNA），为肺癌的早期发现提供了新途径。这种无创检测方法可以实时监测肿瘤动态，有助于早期诊断和疗效评估。液体活检技术的优势在于其操作简便、无创性和可重复性，可以作为一种补充筛查手段，与LDCT等影像学检查相结合，提高肺癌的检出率和诊断准确性。

此外，生物标志物检测也是肺癌筛查的重要手段。特定的蛋白质和基因突变可作为肺癌的生物标志物，通过检测这些标志物，可以更准确地识别肺癌风险人群，实现精准筛查。例如，肿瘤标志物CEA、NSE、CYFRA21-1等在肺癌患者中的表达水平会升高，而基因突变如EGFR、ALK、ROS1等与肺癌的发生发展密切相关。通过对这些生物标志物的检测，可以辅助肺癌的早期诊断和个体化治疗。

随着人工智能（AI）技术的发展，AI在肺癌筛查中的应用也越来越广泛。AI技术可以辅助影像学诊断，提高LDCT等影像资料的分析效率和准确性，减少漏诊和误诊。AI算法可以快速识别肺部结节，评估结节的大小、形态和密度等特征，辅助医生进行良恶性鉴别。此外，AI技术还可以通过机器学习不断优化算法，提高筛查的准确性和效率。

为了提高肺癌筛查的效率和准确性，需要综合个体风险因素进行筛查。例如，吸烟史、家族史、职业暴露等因素都会增加个体的肺癌风险。通过评估这些风险因素，可以更精确地确定筛查对象，提高筛查资源的利用效率。建议对以下高危人群进行定期肺癌筛查：1）年龄在50-80岁，有20包年吸烟史的人群；2）有家族肺癌史的人群；3）长期接触石棉、放射性物质等职业暴露人群。

同时，公众教育对于提高肺癌筛查的参与度和依从性至关重要。通过普及肺癌知识，增强公众的防癌意识，可以鼓励更多高危人群参与筛查，从而提高早期发现率。医疗机构和政府部门应加大肺癌筛查的宣传力度，提高公众对肺癌筛查重要性的认识，提高筛查的参与度。

总之，肺癌筛查技术的综合应用，包括LDCT、液体活检、生物标志物检测和AI技术，对于提高肺癌的早期发现率具有重要意义。通过综合个体风险因素评估和公众教育，可以进一步提升筛查效率，降低肺癌的发病率和死亡率，为患者带来更好的预后。在未来，随着筛查技术的不断进步和普及，有望进一步提高肺癌的早期诊断率，改善患者的生活质量和生存期。

洪少东

中山大学肿瘤防治中心越秀院区