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周承志教授：交融汇通促进多学科发展，AI创新共筑精准医疗未来

11月04日

来源：肿瘤资讯

临床试验，作为新药研发和医疗技术评估的关键环节，对于推动人类健康事业和医药科技进步具有举足轻重的作用。2024年11月1-3日，由中国医药教育协会、上海市抗癌协会主办，同济大学附属上海市肺科医院、上海临床创新转化研究院联合承办的2024年肿瘤临床试验之系列进阶研讨班暨创新转化推进会在魅力上海隆重召开。该会议汇聚全国各地临床转化研究领域精英，围绕临床研究的最新进展、研究方法与基础转化研究的创新以及临床试验的规范管理等核心议题展开深入而广泛的探讨与交流，旨在为广大同道搭建分享智慧、促进合作、深化交流的平台，以推动我国临床研究与评价事业的快速发展，并促进药政管理部门、研究者和制药企业之间的紧密沟通与高效协作。【肿瘤资讯】特邀广州医科大学附属第一医院周承志教授接受采访，深入解读肿瘤、呼吸、重症三者临床需求与学科发展的紧密关系。

周承志

博导、博士后合作导师

广州医科大学附属第一医院副院长、国家呼吸医学中心临床诊疗部部长、呼吸与危重症学科常务副主任
在国际上率先提出“重症肺癌”的概念，并牵头发表第一版“重症肺癌国际共识”“肺癌合并COPD诊疗国际共识”
中华医学会呼吸分会肺癌学组副组长
中国呼吸肿瘤协作组（CROC）秘书长兼青委副主委
广东省医师协会肿瘤肿瘤重症专委会主委
第二届“人民好医生-金山茶花-肺癌领域杰出贡献奖”
第五届“羊城好医生”第一届“广州实力中青年医生”

呼吸学融合肿瘤学，全程管理肺癌，应对肿瘤呼吸新挑战

周承志教授：从“呼吸肿瘤”至“肿瘤呼吸”的方案旨在融合呼吸学科与肿瘤学的精髓，推动两者在交叉领域中的基础研究与临床研究，秉持以临床需求为导向，致力于满足患者的深切期望，这不仅是每位医务工作者的神圣使命，更是从业人员不懈追求的方向。回首往昔，呼吸学科的研究重心多聚焦于呼吸系统肿瘤，特别是肺癌这一顽疾。二十年前，临床的主要任务是确诊肺癌并妥善处理其并发症。随着医疗技术的日新月异，肺癌的治疗效果显著提升，全程管理策略逐渐凸显其重要性。在此背景下，呼吸学科也开始在肺癌的全程管理中发挥举足轻重的作用，从确诊、并发症处理到肺癌的精准治疗，全程管理。

近年来，随着靶向治疗、免疫治疗、血管生成抑制剂及ADC药物等新型治疗手段的问世，肺癌的治疗效果更是取得了质的飞跃。然而，这些创新疗法在带来希望的同时，一系列不良反应也伴随而来；在与传统疗法（如放疗、化疗）协同增效的同时加剧了毒性反应。比如最常见的是放疗与免疫治疗的联合应用虽能发挥远隔效应，但也可能增加放射与免疫协同性肺损伤的风险。因此，患者的临床需求愈发迫切，从重症肺癌的救治到“癌肺同治”的问题，都亟需更多关注与努力。在肿瘤治疗过程中，不仅仅是肺癌，其他类型的肿瘤治疗，特别是免疫治疗和ADC药物的广泛应用，都容易引发肺损伤这一并发症。肿瘤治疗相关的肺损伤问题日益凸显，这也为呼吸学科提供了新的参与契机。越来越多的肿瘤患者在治疗过程中需要呼吸学科的专业支持，利用我们的诊断技术、鉴别诊断能力以及深厚的呼吸学知识，帮助他们及时处理治疗过程中出现的呼吸问题。

从临床需求出发，应对“肿瘤呼吸”相关挑战，不仅要致力于临床上的及时诊断和治疗，还应着眼于未来的基础研究，以期从源头上解决这些问题。在协同增效各种治疗手段的同时，能够有效预防和控制不良反应的增加，这既需要临床上的敏锐观察和及时处理，也需要在基础研究层面提前做好防控工作，为肿瘤患者提供更加全面、有效的治疗保障。作为医务人员，无论是从事临床研究还是基础研究，都应深入思考并积极探索这一方向，为肿瘤患者的健康贡献自己的力量。

呼吸、肿瘤、重症学科交叉融合，AI影像助力肿瘤临床前沿探索

周承志教授：从内科的视角审视，呼吸、重症与肿瘤这三个学科之间存在着千丝万缕的联系，常常引发深刻的思考。例如，重症肺癌便是呼吸学科、肿瘤学科与肺癌研究交叉融合的一个崭新领域，基于此，“重症肺癌”的概念应运而生。以此类推，不仅肺癌存在重症的情况，肿瘤与重症之间同样存在着广泛的交叉，于是“肿瘤重症医学”的崭新理念面世。近期，全球范围内，不仅是呼吸学科，其他学科也在积极涉足肿瘤重症的研究与实践。同样从肿瘤与呼吸交叉融合的视角出发，“肿瘤呼吸病学”的概念被提出。这三个学科之间的交叉融合，以及它们相互发现并共同解决临床问题的过程，有力地推动了新的亚专科和交叉学科的蓬勃发展，这也是临床实践所提出的迫切需求。

除了医学各专科之间的交叉融合，医工结合的交叉也显得尤为关键，比如人工智能与影像技术。从肺癌与呼吸的角度来看，这些领域的发展速度可谓日新月异。在肿瘤临床研究的前沿探索中，AI影像技术已被引入肺结节良恶性的早期鉴别诊断领域，此举旨在协助医务人员更为精准地辨析结节的良恶性质。AI技术在此展现出显著的敏感性优势，尤其体现在对微小病灶的捕捉能力上。以往，在肺结节的观测中，即便是经验丰厚的专家，在面对5毫米以下的微小结节时也常感棘手，而年轻医生则可能面临更大的挑战。然而，随着AI技术的融入，肺部发生的任何细微变化都可以被极其敏锐地洞察到，即便是3毫米以下的微小结节亦不例外。尽管这些微小结节可能并不具备显著的临床意义，但它们的发现无疑为医务人员提供了进一步鉴别与核实的线索，从而极大地减轻了工作负担。

在呼吸系统疾病的诊疗范畴内，针对肿瘤引发的肺损伤问题，AI技术同样展现出了前瞻性的鉴别能力。尽管在此类病灶的初步识别上，AI已表现出一定的优势，但在深入鉴别方面仍需不断优化大数据综合模型，以提升诊断的精确度。具体而言，临床实践中常需区分患者出现的影像学改变是肿瘤进展、药物性肺损伤还是肺部感染，这三者在临床表现及影像学特征上均存在较大的相似性，鉴别难度较大。未来，相信AI技术能够凭借其在大数据处理及临床检测融合方面的独特优势，进一步提升鉴别诊断能力，从而为患者的精准治疗提供更为明确的方向指引。

责任编辑：肿瘤资讯-云初
排版编辑：肿瘤资讯-g