人工智能正以前所未有的速度深度融入肺癌的预防、诊断与治疗全过程。2025年ASCO年会已公布的最新摘要标题，全面展现了AI在早期筛查、精准诊断、治疗决策、免疫反应预测及新靶点发现等领域的前沿趋势。本文将带您梳理这些研究热点，前瞻性解读AI如何赋能肺癌个体化精准医疗，助力患者迎来更精准、更高效的诊疗新时代。
AI辅助诊断与筛查（共4篇摘要+1场教育专场）
早期诊断与风险评估：
利用AI平台和电子病历 (EMR) 数据进行肺癌的早期诊断和风险预测（摘要号：8053）
开发基于AI的蛋白质肿瘤标志物组合，以实现经济有效的肺癌早期检测（摘要号：8028）
精准筛查：
探讨AI在肺癌精准筛查中的作用，特别关注AI在对高风险从不吸烟人群进行肺癌筛查的应用（LC-SHIELD研究）（摘要号: 8055）
肺癌精准筛查及人工智能的角色 (教育专场，Needle in the Haystack: Precision Screening for Lung Cancer and Role of Artificial Intelligence)
分期与分类：
开发AI系统用于肺癌的自动分期预测和病理分类（摘要号：e20037）
AI驱动的治疗决策与预后预测（共7篇摘要）
临床决策支持：
评估AI作为临床决策支持工具在肺癌治疗推荐中的潜力（摘要号：e20011）
基于深度学习的影像组学评分对转移性NSCLC一线治疗决策的潜在影响（摘要号：e20608）
预后模型构建：
应用机器学习算法开发针对晚期NSCLC患者的预后评分模型（摘要号：e20615）
免疫治疗反应预测：
利用AI分析PET-CT报告评估免疫治疗反应（摘要号：8577）
整合多模态数据（宿主、肿瘤、影像特征）预测免疫治疗疗效（摘要号：8578）
利用数字病理空间生物标志物预测免疫检查点抑制剂 (ICI) 治疗结局（摘要号：8569）
AI驱动对肿瘤浸润淋巴细胞 (TILs) 和三级淋巴结构 (TLS) 进行空间分析，预测ICI±化疗的疗效（摘要号：8572）
AI赋能生物标志物发现与药物研发（共5+篇摘要）
靶向治疗与免疫治疗新靶点发现：
AI驱动发现克服EGFR-TKI耐药的新型激酶靶点（摘要号：8614）
应用AI工具从大规模基因组数据中识别潜在的可靶向突变（摘要号：e20642）
利用AI预测新的免疫治疗靶点，如TIGIT和PD-L1（摘要号：e13692）
肿瘤微环境 (TME) 分析：
AI驱动对EGFR-TKI耐药后的肿瘤微环境进行空间分析（摘要号：8536）
AI驱动分析新辅助治疗对肺鳞癌肿瘤免疫微环境的影响 (摘要号: e20017)
摘要号 8572 也涉及TME分析，主要侧重于免疫治疗反应预测
数字病理与空间生物标志物：
此技术方法体现在多个摘要中，如 8569, 8572, 8536, e20017，主要服务于上述应用方向
热点分布与趋势解读
从摘要内容及数量来看，AI在肺癌领域的研究主要集中于以下几个方向：
AI驱动的治疗决策与预后预测是目前占比最高的方向，共有7篇摘要。其中， 免疫治疗反应预测尤为突出，占据了4篇摘要 (8577, 8578, 8569, 8572)，显示出AI在优化免疫治疗策略方面的巨大潜力。临床决策支持 (e20011, e20608) 和预后模型构建 (e20615) 也是重要的研究内容。
AI辅助诊断与筛查紧随其后，共有4篇摘要及1场教育专场内容。早期诊断与风险评估（8053, 8028）和精准筛查（8055, 教育专场）是该领域内的主要关注点。
AI赋能生物标志物发现与药物研发也有显著的研究投入，共有5+篇摘要。新靶点发现（8614, e20642, e13692）和肿瘤微环境分析（8536, e20017）是核心方向。
总之，在2025年ASCO年会的肺癌相关摘要中，人工智能的应用研究主要集中在改善治疗决策和预测免疫治疗反应方面，这部分内容所占比例最多。其次是AI在早期诊断、筛查以及生物标志物和新药靶点发现中的应用。这些热点话题共同描绘了AI技术正如何深度融入肺癌从预防、诊断到治疗的全过程，并致力于推动个体化精准医疗的发展。
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排版编辑：肿瘤资讯-Nydia
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