转移性激素敏感性前列腺癌(mHSPC)作为前列腺癌疾病谱系中的关键阶段，其治疗策略正经历前所未有的变革。随着多种新型治疗方案的问世和临床证据的持续积累，如何在延长患者生存的同时维护良好生活质量，成为当代医生面临的核心挑战。人工智能技术的迅猛发展为解决这一复杂决策提供了新的思路和工具。
"AI新引力，泌钥倍达"系列节目第四期，本期节目有幸邀请到北部战区总医院的郭放教授围绕DeepSeek(DS)AI系统在mHSPC治疗决策中的应用展开深入探讨。本期节目还特别邀请了北部战区总医院谢晓冬教授为本期节目提供专家寄语。从AI系统对mHSPC治疗方案生存获益与生活质量的精准权衡，到真实世界研究数据驱动的个体化治疗选择，再到AI技术在前列腺癌长期管理中的创新应用，郭放教授将以其丰富的临床经验和前沿的学术视角，为我们揭示AI与临床决策融合的无限可能，共同探索mHSPC治疗的精准化与人文化新境界。
专家寄语——谢晓冬教授
医院多学科MDT会诊中心首席专家
全军肿瘤学专业委员会副主任委员
中国临床肿瘤学会（CSCO）理事
CSCO前列腺癌专家委员会副主任委员
CSCO肾癌专家委员会常委
CSCO尿路上皮癌专家委员会常委
CSCO肿瘤支持与康复治疗专家委员会常委
在前列腺癌治疗的发展长河中，我们正经历着一场深刻而静默的范式转变。作为见证这一历程的医者，我深感当代前列腺癌治疗已从单纯追求生存延长，逐步迈向生存与生活质量并重的全新时代。转移性激素敏感性前列腺癌(mHSPC)这一特殊疾病阶段，正是这种治疗理念变革的最佳展示窗口。过去十年间，mHSPC治疗领域的创新令人瞩目。从传统的单纯雄激素剥夺治疗(ADT)，到新型内分泌药物、化疗及其联合应用，治疗选择日益丰富，生存获益不断刷新。然而，随着治疗方案的多样化，临床决策也变得愈发复杂。在面对一位新诊断的mHSPC患者时，我们不仅要考虑如何最大化延长生存，还需思考如何在保证疗效的前提下，最大限度地维护患者的生活质量和功能状态。这种平衡不是简单的取舍，而是需要整合多维度临床证据、患者个体特征和偏好的精细艺术。
在这个信息爆炸的时代，医生面临的挑战不再是知识获取，而是如何从海量、碎片化的医学证据中提炼出最适合特定患者的治疗方案。这正是人工智能技术能够发挥重要价值的领域。DeepSeek等AI系统通过对临床试验数据、真实世界研究结果和专家共识的系统整合与分析，能够为临床决策提供更全面、更客观的参考依据，特别是在权衡不同治疗方案的生存获益与生活质量影响时，AI的系统性分析能力尤为突出。"AI新引力，泌钥倍达"系列节目为医学专业与人工智能搭建了对话平台，展现了技术与人文的深度融合。在这个平台上，我们看到AI不再是冰冷的数据处理工具，而是能够理解医疗决策复杂性的智能助手；同时，我们也清晰地认识到，AI的价值在于增强而非替代医生的临床判断。在mHSPC这样需要精细权衡多种因素的疾病管理中，医生对患者整体状况的把握、对治疗目标的设定以及对患者价值观的尊重，仍然是不可替代的核心能力。
展望未来，我期待AI技术与临床医学的融合能够突破当前的局限，从单纯的证据汇总工具发展为真正理解患者需求的"智慧伙伴"。同时，我也期待这种融合能够推动医疗资源的优化配置，使高质量的前列腺癌诊疗服务惠及更广泛的患者群体，特别是那些医疗资源相对匮乏地区的患者。在这个治疗手段日益先进的时代，让我们不忘医学的本质是服务于患者的整体福祉。通过技术与人文的协同，让每一位前列腺癌患者不仅能活得更久，更能活得更好，这才是我们追求的终极目标。
中国临床肿瘤学会( CSCO）前列腺癌诊疗指南执笔专家组成员
中国抗癌协会肿瘤标志专委会CTC技术专家委员会委员
中国抗癌协会肿瘤标志专委会肿瘤标志物临床转化研究协作组委员
中国抗癌协会中西医整合肿瘤专委会青年委员
辽宁省细胞生物学学会肿瘤心脏病与细胞学专委会副主任委员
辽宁省中医药学会淋巴水肿综合治疗专委会副秘书长
辽宁省抗癌协会肿瘤靶向治疗专委会委员
辽宁省生命科学学会泌尿生殖肿瘤诊治与康复专委会委员
辽宁省中西医结合学会肿瘤学专委会委员
《医师报》、《全球肿瘤快讯》青年编委
FRONT ONCOL、OTM等杂志Reviewer
主要擅长泌尿系统肿瘤的内科综合诊治，特别在癌因筛查及发病风险预测等研究领域具有较深造诣。以第一作者或通讯作者在国内外期刊发表论著50余篇，参编肿瘤学专著及指南共识10余部，多次在《中国医学论坛报》、《医师报》、《肿瘤时讯》等学术报刊发表专题报道
生存与质量：AI系统对mHSPC治疗方案的多维度评估
Q1：近年来，高瘤负荷mHSPC的治疗选择日益丰富，但如何在延长生存的同时兼顾生活质量，成为临床决策的关键挑战。今天，我们想请您就DS系统对mHSPC患者治疗方案的分析建议进行专业评价。首先，这里有一份DS针对65岁高瘤负荷mHSPC患者治疗方案的分析，请您从专业角度进行评价。
DeepSeek的分析综合了2025年最新研究数据，对比了以达罗他胺、恩扎卢胺为基础的治疗方案在高瘤负荷mHSPC患者中的表现。分析显示达罗他胺三联方案(ADT+达罗他胺+多西他赛) 在生存获益(降低死亡风险31%，HR=0.69) 和疾病控制方面表现优异，同时具有较低的停药率 (8.9%) 和良好的安全性特征 。AI系统建议根据患者体能状态进行分层治疗：体能良好者可选达罗他胺三联方案，不适合化疗者可选恩扎卢胺二联方案，并提供了长期管理建议。
郭放教授：DeepSeek的分析展现了对mHSPC治疗领域的全面把握和深入理解。AI系统不仅系统性地比较了不同治疗方案的生存获益，还特别关注了生活质量和治疗耐受性这两个对患者至关重要但在传统医学讨论中常被忽视的维度，这种多维度评估框架值得肯定。AI系统准确识别了ARASENS研究的关键数据，该研究证实达罗他胺三联方案可显著降低患者死亡风险31%(HR=0.69) [1] 。同时，系统也恰当引用了ARCHES和ENZAMET研究结果，为恩扎卢胺方案提供了有力支持 。这种基于高质量临床试验的分析框架符合循证医学原则，为临床决策提供了坚实基础。值得称赞的是，AI系统不仅关注了传统的疗效终点如总生存期 (OS)，还特别强调了患者报告结局 (PRO)和真实世界数据。
在安全性分析方面，AI系统对不同治疗方案的不良反应等特征进行了分析。这些安全性特征对于65岁的患者尤为重要，因为这一年龄段的患者往往已开始出现多种基础疾病和多药物使用情况。
然而，我也注意到AI分析存在一些局限性。首先，对于不同治疗方案的成本效益分析相对有限。在资源有限的医疗环境中，治疗的经济学考量也是决策的重要因素，特别是考虑到前列腺癌治疗往往需要长期维持。其次，AI系统对患者偏好的考量还不够深入。例如，有些患者可能更愿意接受短期的化疗相关不适以换取更好的长期控制，而另一些患者可能更看重治疗的便利性和日常生活的干扰最小化。此外，AI系统对于特殊人群如肝肾功能不全、合并严重心血管疾病或有认知障碍的患者的治疗建议较为有限。这些特殊情况在实际临床中并不少见，需要更细致的个体化考量。更值得注意的是，AI系统尚未充分体现临床医生对肿瘤患者长期心理健康的关注。在实际临床工作中，泌尿外科医生和肿瘤内科医生往往需要扮演"半个心理医生"的角色，通过持续的心理支持帮助患者应对疾病带来的焦虑、抑郁和不确定感。同样，AI系统对患者生活方式的指导也相对有限，如饮食结构调整建议，这在mHSPC患者的长期管理中同样重要，特别是考虑到饮食可能对药物代谢、治疗耐受性和整体健康状况产生显著影响。
总体而言，DeepSeek对mHSPC治疗方案的分析具有很高的参考价值，能为临床医生提供系统化的决策支持。特别是其分层治疗推荐策略，体现了精准医学的理念，有助于实现真正的个体化治疗。但在实际应用中，仍需结合患者具体情况、治疗偏好以及医生的临床经验，做出最终决策。
真实世界：mHSPC治疗方案的长期获益与生活质量平衡
Q2：临床试验数据与真实世界患者体验有时存在差距。根据您的临床经验和最新的真实世界研究，不同mHSPC治疗方案在长期生存获益、生活质量维持和治疗依从性方面有何差异？这些差异如何影响患者的个体化治疗选择？
郭放教授：临床试验与真实世界之间确实存在"效能-效果差距"(efficacy-effectiveness gap) ，这种差距在mHSPC治疗领域尤为明显。基于我的临床经验和最新真实世界研究数据，不同治疗方案在长期获益与生活质量平衡方面展现出以下差异：
首先， 关于长期生存获益，真实世界数据与临床试验结果展现出一定的一致性。ARAAT真实世界研究对比了达罗他胺和阿比特龙三联疗法(ADT+多西他赛+ARPI)在mHSPC患者中的表现，结果显示达罗他胺三联方案在18个月时的mCRPC进展率明显低于阿比特龙三联方案(24% vs 44%)，这与ARASENS试验中达罗他胺显著延长至CRPC进展时间的结果相符[1]。特别值得注意的是，在亚洲患者中，达罗他胺三联方案的生存获益可能更为显著，这与以往已发表的研究发现一致，该研究表明亚洲患者对多西他赛的耐受性较好[2]。
在生活质量维持方面，真实世界数据揭示了更为复杂的图景。研究对接受不同方案治疗的mHSPC患者进行了生活质量追踪，结果显示初始3-6个月内，接受含化疗方案的患者生活质量评分确实低于仅接受新型内分泌治疗的患者，主要表现为疲劳、脱发和神经毒性相关问题。然而，从第6个月开始，这一差距逐渐缩小，到12个月时两组患者的生活质量评分无显著差异[3]。更重要的是，长期随访发现，达罗他胺三联方案组患者在疾病进展前的无症状时间更长，这一指标对患者的整体生活质量影响深远。
治疗依从性方面，ARAAT研究提供了宝贵的真实世界数据。该研究发现，在真实临床实践中，达罗他胺三联方案的18个月停药率为21%，明显低于阿比特龙三联方案的32%[4]。影响依从性的主要因素包括药物不良反应、给药便利性和经济负担。特别是对于阿比特龙，需要空腹服用且联合泼尼松的要求可能降低了患者依从性。而达罗他胺一天两次的给药方案和较低的药物相互作用风险，使其在真实世界中展现出更好的治疗持久性，这与既往研究结果一致[5]。
此外，真实世界研究揭示了一些临床试验中未充分体现的重要差异。例如，已有研究评估了不同治疗方案对认知功能的影响，结果显示达罗他胺组患者的认知功能下降风险较低，这对于仍在工作或有认知要求的活动的中年患者尤为重要[5]。同样，有研究发现，在有心血管风险因素的患者中，达罗他胺组的主要不良心血管事件发生率较低，这一安全性优势在临床试验中并未得到充分体现[3]。
这些真实世界数据差异对患者的个体化治疗选择产生深远影响。在我的临床实践中，我采用以下个体化治疗策略：
对于年龄较轻(≤75岁)、体能状态良好(ECOG 0-1)且无显著合并症的患者，我倾向于推荐达罗他胺三联方案，因为这类患者能够耐受化疗相关毒性，且能从最大化的生存获益中受益。
对于年龄较大(>75岁)或有中度合并症但体能状态尚可的患者，我通常建议达罗他胺二联方案(不含化疗)或恩扎卢胺二联方案。选择主要基于患者的具体合并症和用药情况。例如，对于有多种药物治疗的患者，达罗他胺的低药物相互作用风险是重要考量；而对于有轻度肝功能异常的患者，恩扎卢胺可能需要更谨慎使用。
对于有显著心血管风险或代谢异常的患者，我会避免选择阿比特龙方案，因为长期泼尼松使用可能加剧这些问题。相反，达罗他胺不需要联合激素使用，在这类患者中展现出更好的安全性和依从性。
对于仍在工作或有高认知需求的患者，我会特别考虑达罗他胺的认知安全性优势。真实世界数据显示，达罗他胺组患者能够更长时间维持工作能力和社会功能，这对患者的自尊和经济状况都有积极影响。
值得强调的是，治疗选择应是医患共同决策的结果。在我的实践中，我会向患者详细解释不同方案的获益-风险特征，了解患者对生存延长和生活质量的相对重视程度，以及他们能够接受的治疗相关不适水平。例如，有些患者可能愿意接受更激进的治疗以最大化生存机会，而另一些患者可能更看重维持日常生活质量和功能独立性。
总之，真实世界研究为mHSPC治疗决策提供了临床试验之外的宝贵视角，帮助我们更全面地理解不同治疗方案的长期获益与生活质量平衡。值得注意的是，在真实世界环境中，总生存期(OS)数据受到诸多因素干扰，如后续治疗线的选择、合并症管理、患者依从性等，这些都是临床试验中难以完全控制的变量。因此，在实际临床工作中，我们更加注重患者的个体化护理，包括精细的症状管理、心理支持和生活方式指导。特别是肿瘤内科医生在这方面往往表现得更为细致，他们通过更频繁、更深入的随访与患者建立起紧密的医患关系，确保治疗计划的顺利实施。这种充分的医患沟通不仅有助于及时调整治疗策略，也能显著提高患者的治疗满意度和生活质量。通过整合真实世界证据并充分考虑患者个体特征和偏好，结合精细的个体护理和充分的医患沟通，我们能够实现真正意义上的精准治疗，为每位患者提供最优化的个体化方案。
智慧管理：AI辅助mHSPC患者的长期随访与治疗调整
Q3：mHSPC患者的治疗是一个长期过程，需要动态监测和及时调整。您如何看待AI技术在mHSPC患者长期管理中的应用前景？特别是在疗效监测、不良反应管理和治疗方案动态调整方面，AI可能带来哪些创新和价值？
郭放教授：mHSPC患者的治疗确实是一段漫长的旅程，从初始诊断到可能的疾病进展，再到后续治疗线的调整，这一过程可能持续数年甚至更长时间。在这个长期管理过程中，AI技术展现出令人振奋的应用前景，有望从根本上改变我们监测疾病、管理不良反应和调整治疗方案的方式。我认为AI在mHSPC长期管理中的价值主要体现在以下几个方面：
首先，在疗效监测领域，AI技术正在实现从"间断性"到"连续性"监测的范式转变。传统上，我们主要依靠患者每3-6个月到医院进行PSA检测和定期影像学评估，这种间断性监测可能错过疾病早期进展的信号。而基于AI的远程监测系统可以整合多种数据源，包括患者自测的PSA值(通过家用设备)、可穿戴设备收集的活动数据、患者报告的症状变化等，构建连续性的疾病监测模型 ，可以让医生有更充分的时间调整治疗策略，避免疾病快速进展导致的临床症状恶化。
其次，在不良反应管理方面，AI技术有望实现从"被动应对"到"主动预防"的转变。传统上，我们往往在患者出现明显不良反应后才进行干预，这种被动应对策略可能导致患者不必要的痛苦和治疗中断。而AI系统通过整合患者的基线特征(如年龄、合并症、基因多态性) 、实时生理参数和早期症状报告，能够构建个体化的不良反应风险预测模型。这种预测模型不仅可以帮助医生提前采取预防措施，更能在治疗前进行更精准的人群筛选，识别出可能从特定治疗方案中获益最大且风险最小的优势人群。例如，AI系统可以通过分析患者的基因多态性、药物代谢酶功能和既往不良反应史，预测哪些患者更适合达罗他胺治疗，哪些患者可能在恩扎卢胺治疗中表现更佳，从而实现治疗的精准匹配，最大化获益-风险比。这种基于AI的优势人群筛选策略，有望显著提高mHSPC治疗的整体效果和安全性。
第三，在治疗方案动态调整方面，AI技术正在推动从"经验决策"到"精准决策"的转变。mHSPC治疗过程中，患者可能面临多次治疗方案调整的决策点，如是否继续当前方案、何时加入或撤出某种治疗、如何调整剂量等。传统上，这些决策主要依赖医生的临床经验和有限的指南建议，缺乏个体化的精准指导。而AI决策支持系统能够整合患者的疾病特征、治疗反应、耐受性数据以及最新的临床研究证据，提供更精准的治疗调整建议。需要强调的是，无论是医生还是AI系统，都只是在提供专业建议，最终的治疗决策应当尊重患者的意愿和价值观。在这个过程中，AI可以帮助医生更清晰地向患者解释不同选择的潜在获益和风险，但最终的决策权仍然在患者手中。这种以患者为中心的决策模式，结合AI提供的精准信息支持，能够确保治疗方案不仅科学合理，也符合患者的个人偏好和生活目标。
然而，AI技术在mHSPC长期管理中的应用仍面临一些挑战。首先是数据质量和标准化问题。AI系统的性能高度依赖于训练数据的质量和代表性，而目前医疗数据的碎片化和异质性仍是主要障碍。其次是可解释性问题，特别是在涉及治疗决策的关键环节，医生和患者需要理解AI建议背后的逻辑和证据。此外，隐私保护、监管审批和医疗责任界定等问题也需要妥善解决。
展望未来，我期待看到更多专为mHSPC患者设计的AI应用，特别是那些能够整合多模态数据(临床、影像、基因组学等)、提供个体化长期管理方案的综合平台。同时，我也期待看到更多前瞻性研究评估AI辅助管理对mHSPC患者长期预后的实际影响，为这一创新实践提供更坚实的循证基础。通过这些创新应用，我们能够为mHSPC患者提供更个体化、更主动、更精准的长期管理方案，最终改善患者的生存质量和生活质量。然而，我们也应认识到，AI是增强而非替代医生判断的工具，最佳的长期管理模式应是AI技术与医生经验的有机结合，以患者为中心，兼顾科学性和人文关怀。
[1] Smith MR, et al. N Engl J Med. 2022;386(12):1132-1142.
[2] Shiota M, et al. Cancer Sci. 2021;112(4)1524-1533.
[3] Armstrong AJ, et al. J Clin Oncol. 2022 May 20;40(15):1616-1622.
[4] McKay RR，et al. ASCO GU. 2025; Abs 66.
[5] Omrčen T. Acta Clin Croat. 2022 Oct;61(Suppl 3):81-85.
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