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2026 WCLC | 深度解析：新辅助治疗后，如何用统计学“硬证据”驱动升/降阶梯决策？

09月30日

编译：肿瘤资讯

来源：肿瘤资讯

随着免疫联合化疗在新辅助治疗领域的全面爆发，病理学完全缓解（pCR）能否作为生存期的可靠替代终点，直接关系到患者术后是否需要升阶梯或降阶梯治疗。在2026世界肺癌大会（WCLC）上，范德堡大学医学院的著名统计学专家Yu Shyr教授发表了题为“How Strong Is the Evidence? Statistical Considerations for Escalation/De-escalation Decisions”的重磅演讲。Shyr教授指出，要确立pCR的早期临床终点地位，不仅需要个体层面的相关性（I-Association），更亟需在试验层面证明治疗效应的相关性（T-Association）。此外，他倡导引入机器学习与增量模型（Uplift Modeling），从“人群平均治疗效应”迈向“个体化治疗效应”，为肺癌的精准围手术期决策提供强大的统计学基石。

确立pCR为早期临床终点：统计学验证的“双重门槛”

根据美国FDA关于加速审批的指导原则，早期临床终点必须能预测临床获益。在评估替代终点的有效性时，Shyr教授强调了两个维度的相关性：

I-Association（个体相关性）：即早期临床终点（如pCR）与真实生存终点（如EFS）在个体水平上的相关性。这一点在II期试验中已被常规评估。
T-Association（治疗效应相关性）：即治疗干预对早期终点的影响（如获得pCR的优势比）与对真实终点的影响（如EFS的风险比）之间的相关性。在当前的癌症临床试验设计与分析中，T-Association却经常被忽视，而这正是FDA评估替代终点最核心的考量依据。

PRECENT项目：汇聚全球数据的宏大愿景

为了从根本上解决这一统计学难题，国际肺癌研究协会（IASLC）牵头启动了PRECENT项目（Pathologic Response for Early Clinical Endpoint in Neoadjuvant Therapy）。

该项目的总体目标是建立一个涵盖全球各大新辅助治疗临床试验数据元素的宏大数据库。
通过囊括如AEGEAN、CheckMate系列（816/77T）、IMpower030、KEYNOTE-671、Neotorch等累计超4000例患者的III期及随机II期重磅试验数据，PRECENT旨在通过严谨的统计学荟萃分析，无可辩驳地确立pCR作为早期临床终点的合法地位。

超越“平均”：迈向个体化治疗效应的增量模型

在临床实践中，单纯依赖整体试验的“平均治疗效应”（Population Average Treatment Effect）来制定升/降阶梯决策是存在局限性的。

Shyr教授指出，治疗效应在不同患者间存在极大的异质性（Heterogeneous Treatment Effect）。例如，某项治疗在总体平均上显示有效，但对于患者A可能毫无获益甚至有害，而对于患者B则有极大获益。
通过引入机器学习与增量模型（Uplift Model），我们可以预测每个具体患者从新治疗方案中获得的额外获益（Uplift）。该模型不只是预测结局的概率，而是预测“接受新治疗”与“接受标准治疗”之间结局概率的差值。
这一统计学策略不仅能用于精准评估新辅助治疗的疗效，更能准确识别
出哪些患者最需要术后的升阶梯巩固治疗，哪些患者可以安全地进行降阶梯免除额外毒性。

参考文献

2026 WCLC.

责任编辑：肿瘤资讯-Nydia
排版编辑：肿瘤资讯-Nydia