前列腺癌作为男性常见恶性肿瘤，其治疗策略正经历着革命性变革。随着新型内分泌药物的不断涌现和临床证据的持续更新，如何在追求最佳疗效的同时兼顾患者安全性和生活质量，成为临床医生面临的核心挑战。在人工智能技术飞速发展的今天，AI辅助决策系统为临床实践提供了新的思考维度。
"AI新引力，泌钥倍达"系列节目第二期，本期节目有幸邀请到四川大学华西医院泌尿外科的魏强教授为本期节目提供专家寄语。同时，也邀请四川大学华西医院泌尿外科的曾浩教授，围绕前列腺癌治疗中的疗效与安全性平衡展开深入探讨。本期节目将聚焦三个核心议题：AI系统在评估治疗方案疗效与安全性平衡中的表现、达罗他胺在前列腺癌不同阶段治疗中的疗效与安全性特点、以及AI技术在前列腺癌个体化治疗决策中的未来应用前景。曾教授将以其丰富的临床经验和前沿的学术视角，为我们揭示前列腺癌治疗的精准平衡之道，共同探索疗效与安全性并重的治疗新境界。
专家寄语——魏强
教授 主任医师 博士生导师
泌尿系统疾病中心主任
泌尿外科学科主任
泌尿外科研究所所长
四川省肾病与泌尿系统疾病临床研究中心主任
中央干保委会诊专家
中华医学会泌尿外科学分会副主委
中国临床肿瘤学会（CSCO）前列腺癌、肾癌专委会副主委
中国抗癌协会男生殖肿瘤专委会副主委
获吴阶平泌尿外科医学奖、“天府万人计划-天府名医”
中华泌尿外科杂志副总编辑、中华医学杂志英文版及中华外科杂志编委
在医学与科技的交汇处，前列腺癌治疗正迎来一场静默的革命。作为一名在这个领域耕耘多年的泌尿外科医生，我见证了从单一治疗到多模式联合、从经验用药到精准干预的跨越式发展，也深刻体会到在这场变革中，平衡疗效与安全性的艺术变得愈发重要。前列腺癌患者群体的多样性决定了治疗方案的个体化需求。我们面对的不仅是一种疾病，而是千千万万个独特的生命个体，他们有着不同的年龄、基础疾病、肿瘤负荷和生活期望。在追求延长生存的同时，如何维护患者的生活质量，减少治疗相关不良反应，成为临床决策的核心考量。这种平衡不是简单的权衡取舍，而是一门需要不断精进的临床艺术。
新一代雄激素受体抑制剂如达罗他胺的临床应用，为这平衡提供了新的可能。其"治疗前移"的趋势，从晚期向早期扩展应用，不仅改变了传统的治疗模式，也为患者带来了更多选择。在华西医院的临床实践中，我们欣喜地发现，这类药物不仅能有效控制疾病进展，还能在很大程度上保持患者的生活质量。特别是对于我国日益增长的老年前列腺癌患者群体，其良好的安全性特征尤为珍贵。
人工智能技术的崛起为前列腺癌个体化治疗决策开辟了新境界。AI系统通过整合基因组学、影像学、临床病理学等多维度数据，能够帮助我们构建更精准的预测模型，实现治疗方案的优化选择和动态调整。在复杂的治疗决策中，AI可以成为医生的得力助手，提供基于证据的建议，减轻认知负担。然而，我始终相信，AI的价值在于增强而非替代医生的临床判断。在技术与人文的平衡点上，我们需要AI的精准计算，也需要医者的经验智慧和人文关怀。在中国特色的前列腺癌诊疗体系建设中，本土化的AI决策支持系统尤为重要。我国患者在遗传背景、疾病特征、治疗反应甚至价值观念上都有其独特性，这要求我们不能简单照搬国外经验，而应构建适合中AI辅助决策工具。这是一项需要多学科协作的系统工程，需要临床医生、数据科学家、生物信息学专家的共同努力。
"AI新引力，泌钥倍达"这样的创新的系列节目，为医学与技术的深度对话提供了宝贵空间。在这个信息爆炸的时代，如何从海量数据中提炼出真正有价值的临床指导，如何将前沿研究转化为个体化治疗决策，是我们共同面临的挑战。我期待这样的平台能够持续发挥桥梁作用，促进知识的传播与交流，推动前列腺癌诊疗水平的整体提升。
教授 博士生导师
中华医学会泌尿分会青年委员会委员兼秘书长
中华医学会泌尿分会肿瘤学组委员
中国医疗保健国际交流促进会泌尿健康促进分会委员兼副秘书长/青年委员会副主委
CSCO前列腺癌/CSCO尿路上皮癌/CSCO肾癌专家委员会委员
四川省泌尿外科专委会常委
四川省泌尿外科专委会肿瘤学组副组长
四川省肿瘤（精准治疗）学会泌尿生殖肿瘤专委会主委
四川省抗癌协会泌尿男生殖系肿瘤专委会常委兼秘书长
先后主持国家自然科学基金5项，以第一或通讯作者在国际知名杂志发表论著近120篇
智慧权衡：AI系统在mHSPC治疗方案疗效与安全性评估中的表现
Q1：曾教授，我们看到DeepSeek AI系统针对mHSPC患者治疗方案的推荐中，提出了"如果只推荐一种疗效最好且安全性最好的治疗方案"这一挑战性问题。请您评价AI系统的分析是否全面考虑了疗效与安全性的平衡，以及在临床实践中如何看待这种"最优单一方案"的推荐理念？
曾浩教授： DeepSeek的分析体现了AI系统在整合医学证据方面的强大能力，它不仅全面梳理了达罗他胺三联和二联方案的疗效数据，还详细比较了不同治疗选择的安全性特点。特别值得肯定的是，AI系统没有简单地给出单一推荐，而是根据患者特征提出了分层治疗策略，这与现代精准医学的理念高度契合。
然而，我注意到AI系统在评估安全性时，主要聚焦于已发表的临床试验数据，而对真实世界中患者长期用药的安全性考量仍有不足。例如，最新的ARANOTE研究为达罗他胺二联方案提供了更为坚实的循证医学证据，显示其不仅能显著降低46%的影像学进展或死亡风险(HR 0.54；95%CI 0.41-0.71；P < 0.0001)[1]，而且在安全性方面表现优异，因不良反应停药的比例甚至低于对照组。这一点在AI的分析中未能充分体现。
关于"最优单一方案"的推荐理念，我认为这反映了临床实践中的一种理想追求，但也需要辩证看待。在实际工作中，我们面对的是各不相同的患者个体，他们的年龄、合并症、肿瘤特征和个人偏好各异。因此，所谓"最优方案"必须是在充分考虑患者个体特征基础上的"个体化最优"，而非放之四海而皆准的"普适最优"。
值得一提的是，AI系统正确识别了达罗他胺在安全性方面的独特优势，尤其是其低中枢神经系统毒性和药物相互作用风险小的特点，这对于我国老年前列腺癌患者群体尤为重要。但同时，我们也需要认识到，三联方案中化疗相关毒性的管理仍是临床实践中的重要挑战，需要结合患者具体情况和医疗资源可及性综合考量。
全程管理：达罗他胺在前列腺癌不同阶段的疗效与安全性特点
Q2：近期多项临床研究表明，达罗他胺的应用正在从晚期前列腺癌向早期前移，包括生化复发(BCR)和局限期前列腺癌的新辅助治疗。请您结合最新研究成果，谈谈达罗他胺在前列腺癌不同疾病阶段的疗效与安全性特点，以及这种"治疗前移"趋势对临床实践的影响。
曾浩教授： 达罗他胺作为新一代雄激素受体抑制剂(ARI)，正在前列腺癌治疗领域展现出"全程管理"的潜力。从最新研究成果来看，达罗他胺的应用正在从晚期扩展至早期，形成一条贯穿前列腺癌全病程的治疗链。
首先，在转移性激素敏感性前列腺癌(mHSPC)阶段，ARASENS研究证实达罗他胺三联方案显著降低患者死亡风险32%[2]，而最新的ARANOTE研究则为达罗他胺二联方案提供了坚实证据，显示其可降低46%的影像学进展或死亡风险[1]。这两项研究共同构建了达罗他胺在mHSPC治疗中的核心地位。
更令人振奋的是，达罗他胺正在向疾病早期阶段前移。在生化复发(BCR)阶段，ARASTEP研究正在评估达罗他胺联合ADT对高危BCR患者的疗效[3]，这一研究创新性地采用PSMA PET/CT作为疗效评估工具，有望为BCR患者提供新的治疗选择。同时，ARAMON研究的导入期结果显示，达罗他胺单药治疗BCR后去势敏感性前列腺癌(CSPC)患者时，不仅能实现深度PSA缓解，而且睾酮升高幅度显著低于其他ARI单药(53% vs 114%-134%)[4]，这对于避免ADT相关毒性、提高患者生活质量具有重要意义。
在更早期的局限性前列腺癌阶段，达罗他胺联合Relugolix的新辅助治疗研究正在探索其在高危局限性和局限晚期前列腺癌根治性前列腺切除术(RP)前的应用[5]。南京鼓楼医院的前期研究已显示，达罗他胺联合ADT新辅助治疗的病理缓解率达40%，病理降期率为66.77%，切缘阳性率仅13%，这些数据预示着达罗他胺在早期前列腺癌治疗中的巨大潜力。
从安全性角度看，达罗他胺在不同疾病阶段均展现出优异的耐受性。在ARAMON研究中，即使在平均年龄74岁的高龄患者群体中，不良反应均为1-2级，且发生率较低[4]。这种良好的安全性特征主要得益于达罗他胺的结构特点——其血脑屏障穿透率低，对中枢神经系统的影响小，同时对CYP3A4的影响也较小，减少了药物相互作用的风险。
达罗他胺治疗前移趋势对临床实践的影响是深远的。首先，它为高危患者提供了更早期干预的机会，有望改变疾病自然进程；其次，达罗他胺单药治疗的探索为避免ADT相关毒性开辟了新路径，这对于提高患者生活质量至关重要；最后，新辅助治疗的应用有望提高局部治疗的成功率，为患者带来更好的长期预后。
然而，我们也需要认识到，达罗他胺治疗前移仍面临一些挑战，包括最佳治疗时机、治疗持续时间以及与其他治疗模式的最优序贯等问题，这些都需要更多的临床研究来解答。
智能前瞻：AI技术在前列腺癌个体化治疗决策中的未来应用
Q3：随着AI技术的快速发展和前列腺癌治疗策略的不断创新，您如何看待AI在前列腺癌个体化治疗决策中的未来应用前景？特别是在平衡疗效与安全性、优化治疗序贯以及预测治疗反应等方面，AI可能带来哪些突破？
曾浩教授：AI技术在前列腺癌个体化治疗决策中展现出巨大潜力，我认为未来几年将在以下几个方面带来重要突破：
首先，在疗效与安全性平衡方面，AI系统有望通过整合多维度数据，构建更精准的获益-风险评估模型。传统的临床决策主要依靠医生经验和有限的临床参数，而AI可以同时分析患者的基因组学特征、影像学数据、合并症情况、用药史等海量信息，从而为每位患者提供个性化的治疗方案推荐。例如，针对达罗他胺三联方案，AI可能帮助我们识别哪些患者最可能从联合化疗中获益，同时风险最小，从而避免不必要的过度治疗或治疗不足。
其次，在治疗序贯优化方面，AI系统可能彻底改变我们的决策模式。前列腺癌治疗正变得日益复杂，从早期干预到晚期治疗，可用的治疗选择不断增加。AI通过分析大规模真实世界数据，可以帮助我们发现不同治疗序贯模式下的长期预后差异，为临床实践提供指导。例如，对于经历生化复发的患者，AI可能帮助我们确定是先使用达罗他胺单药治疗，还是直接采用达罗他胺联合ADT，以及何时引入其他治疗模式，如放疗或化疗。
第三，在治疗反应预测方面，AI结合多组学数据分析有望实现精准预测。目前，我们对前列腺癌患者对不同治疗的反应差异理解有限。AI通过整合基因组学、蛋白组学、代谢组学等多组学数据，结合临床特征和影像学信息，可能帮助我们识别特定治疗的反应预测生物标志物。例如，识别哪些基因变异或表达谱特征的患者更可能对达罗他胺产生良好反应，从而实现真正的精准医疗。
此外，AI在患者监测和不良反应管理方面也有广阔应用前景。通过可穿戴设备和远程监测技术，AI系统可以实时跟踪患者状态，早期发现潜在不良反应，并提供个性化的干预建议。这对于前列腺癌长期治疗中的安全性管理尤为重要。
然而，我们也需要清醒认识到AI应用面临的挑战。首先是数据质量和代表性问题，当前大多数AI模型训练数据来自西方人群，可能不完全适用于中国患者；其次是AI决策的可解释性问题，临床医生需要理解AI推荐背后的逻辑和证据；最后是伦理和隐私问题，如何在充分利用数据的同时保护患者隐私权益。
展望未来，我认为AI与医学专家的协作模式将成为主流。AI系统提供基于证据的建议和决策支持，而医生则结合自身经验和患者偏好，做出最终决策。这种"人机协作"模式将显著提升前列腺癌治疗的精准度和个体化水平，最终造福患者。
[1] Fred Saad, et al. 2024 ESMO, Abs LBA68.
[2] Smith MR, et al. N Engl J Med. 2022;386(12):1132-1142.
[3] 2025 ASCO GU, abstract TPS432.
[4] 2025 ASCO GU, abstract 150.
[5] 2025 ASCO GU abstract TPS433.
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