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瑞行千里，成就肺凡——肺癌菁睿学院在上海成功召开

2018年04月02日

编译：肿瘤资讯

来源：青鸟

为了帮助广大肺癌中青年学术精英解决科研困惑，中国抗癌协会肺癌专业委员会亲历打造肺癌菁睿学院，通过邀请了国内外知名专家，青年精英的授课，为大家提供一个探讨精准医学及其临床科研发展，交流科研设计及发表经验的平台。菁睿学院自2017年创办以来已陆续举办5场会议，深受青年医生喜爱。本次肿瘤资讯小编为您带来第六场菁睿学院现场报道。

2018年3月31日，中国抗癌协会肺癌菁睿学院在“东方巴黎”上海成功举办。本届菁睿学院主要围绕原发性(De Novo)T790M突变的最佳检测方法和人工智能及大数据在未来肿瘤研究及实践中的应用两个主题展开。下面跟随小编一起回顾一下本次会议的主要内容。

首先，来自香港威尔斯亲王医院的Tony Mok教授和上海胸科医院的陆舜教授做了大会致辞。Tony教授指出，肺癌的研究发展很快，我们作为过来人只是有幸先走了一小步，未来的成绩如何还需要靠各位的共同努力。陆舜教授在致辞中提到，20年前，Tony教授组建了亚洲第一个肺癌研究小组，推动了亚洲肺癌研究的进展。通过一代又一代研究者的努力，我们才取得了今天的成绩。你们是八九点钟的太阳，我们则需要逐步退出历史的舞台。菁睿学院正是基于培养下一代肺癌研究人员的理念而诞生。从其创立到现在，菁睿学院对我国肺癌的学术研究和临床实践都产生了积极的影响，有力的推动了我国肺癌研究的发展。希望大家能够为中国肺癌的研究做出自己积极的贡献。

随后，来自西安交通大学第一附属医院的姚煜教授为参会专家做了引导性报告《原发性(De Novo)T790M的最佳检测方法》。姚教授在报告中指出，目前关于de novo T790M的定义，特点和临床意义我们仍未明确，不同研究对其理解存在差异。现有文献报道的De novoT790M突变率为1-79%，而真实的突变率可能在2-10%。这种差异可能与检测方法的灵敏度相关，不同的检测平台检出率差别明显。此外，样本的选择也可能影响原发性T790M突变的检出，例如，对于FFPE样本由于福尔马林的脱氨基作用，组织样本会随机出现碱基C-T转化，从而出现对应氨基酸的变化（T790M突变）。法国的一项研究证实，液滴数字PCR（ddPCR）方法检测T790M突变的敏感度较高，达到0.03%，理论检测限达到0.005%。血液检测De NovoT790M需要更多的研究证实其价值。另外，原发性T790M突变丰度可能与疾病进展和疗效相关。目前数据表明，T790M突变丰度≧10%时与不良预后有关，这类患者可能需要新的治疗策略来提高获益。是否能够以原发性T790M突变的丰度指导临床决策还需进一步的研究来探索。

紧接着，参会专家围绕该主题进行了深入的讨论和交流。专家代表在发言中指出：目前，对于T790M突变的患者选用三代TKI药物（奥希替尼）治疗已成为临床共识。但是，如何合理利用更敏感的检测方法真正筛选出原发性T790M突变患者人群，目前还没有明确的结论。对于使用超敏感检测方法筛选出来的De Novo T790M突变患者，提前使用三代TKI治疗是否能够带来真正的获益，目前还没有答案。临床医生在制定治疗策略时应该慎重选择。 Tony Mok教授和陆舜教授对专家发言进行了点评。两位教授强调了汇报技能的重要性，要有理有据的提出并求证自己的观点。对于我们今天讨论的原发性T790M突变最佳检测方法的主题，目前临床上没有明确的结论和推荐建议，在选择检测方法和利用检测结果时，我们需要权衡检测的敏感性和治疗的有效性。

第二个主题由北大人民医院杨帆教授为参会专家做引导性报告——《大数据和人工智能在肿瘤研究中的应用》。杨教授在报告中指出，人工智能和大数据是时代发展的产物，其在医学领域的应用探索从未止步。如何利用大数据和人工智能提供更好的医疗服务，目前并没有明确的答案。如果来源于随机对照的临床数据与真实世界的数据不一致，人工智能所凭借的依据能否给出有益的建议是值得怀疑的。医生在未来扮演的角色可能会随着技术的发展有所改变，但其主导的地位不应发生改变。我们今天所讨论的人工智能和大数据的主题，是我们不熟悉的领域，也没有太多可供参考的研究数据供我们参考，我们需要利用想象和推理来进行思考，未来人工智能和大数据究竟会走向何方，如何发展取决于技术的发展和人类的智慧。

未命名_meitu_0.jpg 紧接着，参会专家围绕人工智能和大数据进行了讨论和交流。专家代表在发言中指出，医学是一门艺术，人工智能不能替代医生与患者的情感交流。但是，人工智能和大数据的发展是时代的潮流，不可阻挡，如何顺应时代的发展更合理的利用人工智能和大数据，考验着人类群体的智慧。就医学领域的应用而言，在现阶段，人工智能与医生应该是互补互助的，肿瘤医生应该充分利用人工智能技术为患者提供尽可能合理的诊疗建议。未来，人工智能技术的发展可能会超出我们的想象。但是，我们应加强监管，避免患者数据隐私的泄露。Tony Mok教授和陆舜教授对专家发言进行了点评。两位教授在点评中强调，人工智能和大数据对医学研究和实践的影响是不可预测的，仍在不断的学习中。但是，如果人工智能不能自我学习，那么它的应用价值就是有限的，对于新的技术，我们应该积极的关注它，学习它，运用它。另外，随机对照研究是我们跑步的起点而真实世界的数据是对随机对照研究结果的验证，是我们跑步的终点，我们做任何研究和实践，我们最终的判定必须要依据患者的获益，如果没有获益，我们就需要质疑随机对照研究的结论。通过今天热烈的讨论和陈述，我们相信中国未来的肺癌研究必将在各位专家的努力下，取得更好的成绩。

2018年04月03日

Dr.Yao

良医汇互联网医院 | 肿瘤科

男神Tony Mok