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虚拟活检、数字孪生与 AI 预测:未来肺癌诊疗的“智慧图谱”已开启

03月05日
编译:肿瘤资讯
来源:肿瘤资讯

肺癌仍是全球癌症死亡的主要原因之一。尽管近年来免疫治疗、靶向治疗及抗体偶联药物(ADCs)取得了突破,但由于早期症状不明显,多数患者确诊时已处于晚期,五年生存率依然较低 。近年来,人工智能(AI)尤其是机器学习(ML)和深度学习(DL)的飞速发展,正在从筛查、诊断、生物标志物发现到药物研发的各个环节,深度重塑肺癌的诊疗范式。

一、早期筛查:在剂量与精度间寻找最优解

早期筛查是降低肺癌死亡率的关键。国家肺筛查试验(NLST)已证明低剂量CT(LDCT)可显著降低死亡率,但频繁筛查带来的辐射暴露风险不容忽视[1]

  • 影像质量优化:基于深度学习的去噪(DLD)算法结合迭代重建技术,显著提升了超低剂量 CT(ULDCT)的图像质量,使其在大幅降低辐射强度的同时,能达到与标准剂量相当的结节评估准确度。

  • 自动化检测与分类:卷积神经网络(CNN)等深度学习模型在肺结节的检测、分割及良恶性鉴别上表现优异,其性能已可达到甚至超越放射科医师的平均水平,显著降低了阅片负担。

二、精准诊断:病理与多模态数据的深度融合

AI正在推动传统病理学向“计算病理学”跨越,实现更深层次的肿瘤特征挖掘[2]

  • 计算病理学应用:DL模型可自动分析全切片图像(WSIs),不仅能精确区分腺癌与鳞癌等亚型,还能对肿瘤进行分级评估,捕捉肉眼难以察觉的异质性。

  • 多模态融合诊断:通过整合放射影像、临床病历及遗传学数据,多模态AI模型能够提供比单一数据源更全面、更具个体化的诊断建议,有效弥补了单一模态的局限。

三、生物标志物发现:非侵入性的“虚拟活检”

精准医疗的核心在于生物标志物的精准识别。AI驱动的非侵入性评价手段正逐渐成为组织活检的重要补充[2]

  • 影像组学预测基因突变:AI模型能够通过CT或PET/CT图像的微观特征,预测EGFR等驱动基因的突变状态。

  • 免疫治疗响应评估:利用影像组学特征联合干性相关基因签名(Stemness-related gene signature),AI可以预测患者对PD-L1抑制剂的响应及预后情况,助力治疗方案的个体化选择。

四、个体化治疗决策的智慧辅助

AI的临床应用已贯穿手术、放疗和系统性治疗的全过程[1]

  • 手术与放疗规划:在胸外科,AI可辅助进行手术风险评估及术后并发症预测;在放疗领域,AI能显著缩短靶区勾画时间,并准确预测放射性肺炎等毒副反应。

  • 系统治疗策略优化:研究表明,基于协同过滤等技术的AI模型可以在无需昂贵基因测序的情况下,为患者推荐个体化的用药方案,提升临床决策的科学性。

五、加速药物研发:数字孪生与靶点发现

AI正在极大地缩短抗肿瘤药物从实验室到临床的转化周期[2]

  • 新靶点与老药新用:AI辅助识别了如STK33等新型治疗靶点,并通过高通量筛选发现如孟鲁司特等现有药物在肺癌治疗中的潜力。

  • 数字孪生与虚拟试验:通过构建患者的“数字孪生”模型,研究者可以模拟疾病进展及药物反应,从而优化临床试验设计,提高新药研发的成功率。

挑战与未来展望

尽管AI展现出巨大的临床潜力,但其广泛应用仍面临模型可解释性不足(“黑盒”问题)、数据标准化缺失及伦理合规等挑战。未来,随着可解释AI的成熟和多中心大规模前瞻性临床研究的验证,AI将成为肺癌精准诊疗中不可或缺的“智慧大脑”,真正实现以患者为中心的智慧医疗。


参考文献

[1] Wang Y, Miao L, Zhou C. Artificial intelligence in lung cancer: from diagnosis to therapy. Curr Opin Oncol. 2026; 38:83-88. 

[2] Basety S, Gudepu R, Velidandi A. Artificial Intelligence in Lung Cancer: A Narrative Review of Recent Advances in Diagnosis, Biomarker Discovery, and Drug Development. Pharmaceutics. 2026; 18(2):201.


责任编辑:肿瘤资讯-Nydia
排版编辑:肿瘤资讯-Nydia



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评论
03月11日
纪磊
青岛西海岸新区人民医院 | 呼吸内科
肺癌仍是全球癌症死亡的主要原因之一。尽管近年来免疫治疗、靶向治疗及抗体偶联药物(ADCs)取得了突破,但由于早期症状不明显,多数患者确诊时已处于晚期,五年生存率依然较低 。近年来,人工智能(AI)尤其是机器学习(ML)和深度学习(DL)的飞速发展,正在从筛查、诊断、生物标志物发现到药物研发的各个环节
03月09日
周晓灿
南京医药股份有限公司第一药店 | 肿瘤科
好好学习天天向上
03月08日
张月芬
山西大同市同煤集团肿瘤医院 | 肿瘤内科
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