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第十八届泛珠江区域放射肿瘤学学术大会｜朱正飞教授：大数据时代，放疗联合免疫治疗策略再优化

04月28日

来源：肿瘤资讯

在肿瘤治疗领域，放疗与免疫治疗的联合应用正展现出前所未有的协同潜力。这种联合策略不仅实现了局部与全身治疗的优势互补，更能通过免疫微环境的重塑显著提升抗肿瘤效应。然而，如何优化治疗获益、管理毒性反应，以及利用真实世界数据指导临床决策，仍是当前面临的关键挑战。复旦大学附属肿瘤医院朱正飞教授强调，基于生物标志物的精准分层、多学科协作的毒性管理，以及高质量真实世界数据库的构建，将成为未来突破疗效瓶颈的重要方向。特别是在大数据时代背景下，人工智能辅助的数据采集、严格的质量控制及多中心合作机制，将为肺癌治疗的个体化决策提供坚实依据。

朱正飞

主任医师，博士生导师

复旦大学附属肿瘤医院放射治疗中心副主任，主任医师
复旦大学胸部肿瘤研究所副所长
中国抗癌协会肿瘤放射治疗专业委员会委员
中国抗癌协会肺癌专业委员会委员
中国抗癌协会食管癌专业委员会委员
中华医学会肿瘤放射治疗分会青委
中国临床肿瘤学会（CSCO）非小细胞肺癌专委会委员
中国医药教育学会肿瘤放疗专委会副主任委员
中国初级卫生保健基金会肺部肿瘤慢性病专委会副主任委员
国际肺癌研究协会（IASLC）会员
入选上海市浦江人才计划，上海市卫健委“医苑新星”杰出青年医学人才计划
获上海市抗癌科技奖一等奖（第一完成人）
MD. Anderson肿瘤中心访问学者

放疗与免疫治疗的协同作用机制及联合策略优化

放射治疗与免疫治疗的联合应用主要基于两方面的协同效应：其一，放疗是局部治疗，免疫治疗是全身治疗，二者结合符合肿瘤多学科综合治疗中局部与全身并重的原则；其二，放疗可改变肿瘤免疫微环境，使“冷”肿瘤变为“热”肿瘤，而免疫治疗通过募集效应性T细胞发挥作用，T细胞浸润程度又影响放疗疗效，二者在生物学上相互促进。

尽管放疗联合免疫治疗在局部晚期非小细胞肺癌（NSCLC）中显著改善了患者生存，且在局限期小细胞肺癌中展现出潜力，但晚期NSCLC领域仍缺乏大型研究支持，现有探索性研究的疗效提升幅度有限。这表明联合策略仍需进一步优化。

基于生物标志物的精准分层是优化联合治疗的关键。以PD-1/PD-L1抗体为例，其疗效与PD-L1表达水平密切相关。可根据PD-L1表达水平进行分层治疗：高表达患者可先接受免疫治疗或联合治疗，再进行根治性放疗；低表达患者可先放疗调整免疫微环境，再实施免疫治疗。此外，局部放疗可降低肿瘤负荷，联合药物治疗有望进一步提高疗效。

放疗联合免疫治疗毒性管理的挑战与个体化策略

尽管放疗与免疫治疗的联合应用能够显著提升抗肿瘤疗效，但随之而来的毒性反应仍是临床面临的重要挑战。理想的标志物应既能筛选出获益人群，又能识别出毒性高危人群，但目前对于放射性肺损伤等标志物的寻找仍面临挑战。外周血细胞因子和肿瘤分子特征等均未能展现出良好的预测效能，因此在缺乏有效分子标志物的情况下，毒性反应的管控需重点关注以下几点：

1. 早期识别与监测

由于部分毒性反应（如肺损伤等）可能在亚临床阶段即已发生，需通过定期外周血检测、影像学评估及心电图等监测手段，尽早发现潜在损伤。同时，应充分告知患者及家属，即使治疗有效，仍需密切随访，警惕迟发性毒性。

2. 多学科协作（MDT）管理

免疫相关毒性可累及多器官系统，单一专科医生的处理能力有限。因此，需依托多学科团队进行综合评估与干预。例如，在放疗联合免疫治疗时，可联合放射物理师优化剂量分布，降低高风险器官（如肺、心脏）的照射剂量。

3. 个体化治疗策略

在制定放疗计划时，需结合患者的基础疾病（如COPD、心血管疾病等）及器官功能状态，调整照射剂量和靶区设计，以最大限度保护正常组织。例如：针对肺功能较差者，采用更严格的肺剂量限制；针对伴有心脏基础疾病者：优化计划以规避心脏高剂量区。

此外，免疫治疗的用药时机、剂量调整及毒性干预（如糖皮质激素使用）也需根据患者反应动态调整。

大数据时代下肺癌治疗数据库建设的策略与思考

随着大数据时代的到来以及分子生物学和医药技术的不断进步，肺癌治疗选择日益丰富，临床实践中对疗效预测、评估、毒性反应判断以及药物选择等方面的需求也日益复杂。然而，传统的前瞻性临床研究在解决临床实际问题时面临诸多瓶颈，如经济学挑战和入组患者的高选择性，导致其难以直接推广至真实世界。因此，利用真实世界数据（RWD）来观察患者的治疗毒性反应、疗效水平和预测指标等显得尤为重要。在技术条件方面，目前不存在太大障碍，但关键在于以下几点：

1. 优化病史采集流程

传统的病史采集方式耗时费力，效率较低。引入人工智能和自动化技术，可实现病史采集的规范化，减轻医务人员的工作负担，同时提高样本采集的质量。

2. 确保数据的连续性

真实世界数据的核心在于其连续性。数据采集过程中，应避免仅选择治疗效果好的病例纳入数据库，而忽略治疗效果差或出现毒性反应的病例。只有完整的、连续性的数据才能真实反映临床实践的全貌。

3. 建立数据共享与合作机制

数据采集与合作过程中，需明确数据共享机制、数据成果的分享方式以及知识产权归属。各参与中心应根据自身条件协商确定合理的合作模式，以实现共赢。

4. 强化数据质量控制

数据质量是数据库建设的关键。随着患者生存期延长，数据量不断增加，质量控制的难度也相应增大。可考虑引入第三方专业人员进行质量审核，或通过各中心定期互查、疑难病例讨论等方式，确保数据的准确性和可靠性，尤其是对于疗效评估（如PR、CR）和疾病进展等主观性较强的数据，应在纳入前进行严格的质量把控。

实践表明，通过合理的合作模式和质量控制机制，真实世界数据的采集和应用能够为临床研究和实践提供有力支持。

责任编辑：肿瘤资讯-小编
排版编辑：肿瘤资讯-Dawn

04月29日

吴耀禄

延安大学附属医院 | 普通外科

放疗可改变肿瘤免疫微环境，使“冷”肿瘤变为“热”肿瘤，而免疫治疗通过募集效应性T细胞发挥作用，T细胞浸润程度又影响放疗疗效，二者在生物学上相互促进。