基于外周血单细胞免疫特征的侵袭性肺结节精准诊断新策略 - 生物通

www.ebiotrade.com 2025年12月09

肺癌是全球癌症相关死亡的主要原因，早期诊断对改善患者预后至关重要。随着低剂量计算机断层扫描（LDCT）筛查的普及，越来越多的肺结节被发现，但这也带来了新的临床挑战——高达96.7%的假阳性率让医生和患者陷入两难境地。传统的Mayo Clinic、Veterans Affairs（VA）和Brock等预测模型对肺结节恶性概率的评估性能有限（AUC=0.65-0.83），而基于循环肿瘤细胞（CTCs）、甲基化特征和miRNA的液体活检方法在早期非小细胞肺癌（NSCLC）诊断中的准确性也仅为41%-67%，且无法区分微浸润腺癌（MIA）与浸润性腺癌（IA）。

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嗯，我现在要写关于肺结节精准诊断的新策略。首先，我得了解一下肺结节是什么，

可能是一些异常的肺组织，可能是良性的也可能是恶性的。诊断这个 stuff 真的挺难的，

尤其是早期发现，对健康影响很大。

首先，用户提到的精准诊断策略包括影像学检测、基因检测、多模态影像融合、

人工智能辅助诊断、随访管理、临床应用和国际合作七个方面。我觉得这些点都是比较全面的，

但可能需要更深入地理解每个步骤，以及它们之间的联系。

我想先从影像学检测开始。CT扫描确实是个常用的方法，但为什么它重要呢？

因为CT能清晰显示肺结节的大小和位置，还能评估周围结构受累情况。

B超也是，尤其是早期发现小结节。但CT和超声各有优缺点，CT能提供密度信息，

而超声则更适合早期发现。

然后是基因检测，特别是 actionable oncogenes。这部分有点复杂，

因为涉及到基因突变的检测，比如EGFR、ALK突变这些。这些突变如果存在，

可能会影响治疗方案，比如靶向治疗的有效性。所以精准诊断可能需要结合基因检测，找出是否有这些突变。

接下来是多模态影像融合，这个技术听起来很前沿。通过将CT和超声融合，

可以得到更清晰、更详细的图像，帮助医生更好地判断结节的性质。

融合后的图像可能更容易识别良恶性，或者判断结节的分期，这对治疗和预后非常重要。

人工智能辅助诊断也是一个重要的点。AI在医学影像分析方面表现非常突出，

比如深度学习模型能自动识别结节特征，甚至比人类医生更准确。但AI需要大量的数据来训练，

可能在诊断初期数据不足的情况下，医生需要结合其他方法一起使用。

然后是动态随访管理，定期检查可以帮助早期发现进展，减少治疗的必要性。

动态监测还能帮助判断治疗效果，比如化疗或手术后的效果，这对制定长期治疗方案很重要。

临床应用方面，精准诊断策略的应用需要多方面的合作，包括提供标准化的检测流程、

共享数据资源、制定指南等。这不仅提高诊断的准确性，也能在更大范围内推广，降低误诊率。

最后是国际合作，肺结节的诊断和治疗没有国界限制，通过国际合作可以共享资源和知识，

特别是在资源有限的地区，帮助他们更好地进行诊断和治疗。

不过，我可能忽略了一些点。比如，除了基因检测，是否有其他类型的检测，

比如免疫组化，来辅助诊断？另外，多模态影像融合的具体技术是什么，

比如使用哪些软件或者算法？还有，AI在诊断中的应用，是否需要考虑伦理问题，比如算法的偏差问题？

此外，精准诊断的步骤可能需要更多的临床验证，确保其有效性、准确性和安全性。

可能还需要考虑患者的文化差异和医疗资源的差异，如何在不同地区应用这些策略。

最后，我应该思考一个例子，假设有一个肺结节，通过CT显示有 suspicious features，

结合基因检测发现有ALK突变，然后通过多模态影像融合确认是恶性，再用AI辅助诊断确认，

最后制定靶向治疗方案。这样的流程如何优化，每个步骤如何协调，这些都是关键点。

总结一下，我需要确保每个策略都有充分的解释，包括它们的优缺点，适用范围，以及如何实施。

同时，考虑到实际应用中的挑战和可能的改进措施，比如数据收集、技术整合、伦理问题等，

这样才能写出一篇全面且有深度的文章。

肺结节精准诊断是一个复杂而多方面的领域，涉及影像学、基因检测、人工智能等多方面的技术整合。

以下是关于肺结节精准诊断的新策略的一篇综述：

概念与挑战

肺结节是肺部组织中的异常结构，可能是良性的（如纤维化性结节）或恶性的（如肺癌或肺癌）。

早期诊断对预防死亡率和改善患者预后至关重要。然而，诊断的准确性依赖于多种因素，

包括结节的大小、位置和性质。

精准诊断策略

影像学检测

CT扫描：提供高分辨率的三维图像，适用于评估肺结节的大小、位置和周围结构受累情况，

识别复杂的解剖结构。

超声检查：尤其适合早期发现小结节，提供高质量的二维图像，但不显示密度信息。

基因检测

通过检测 actionable oncogenes（如EGFR、ALK突变）来识别特定基因的异常。

这些突变可能影响治疗效果，如靶向治疗的有效性。

多模态影像融合

结合CT和超声，生成融合图像，帮助更清晰地判断结节性质。融合技术利用了不同方法的优势，

提供全面的诊断信息。

人工智能辅助诊断

AI技术，特别是深度学习，通过分析大量影像数据，辅助诊断结节特征。

尽管AI准确性依赖于训练数据，但其速度和一致性可能优于人类。

动态随访管理

定期检查评估结节变化，帮助早期发现进展，减少治疗干预的必要性，同时监测治疗效果。

临床应用与数据共享

标准化检测流程和数据共享，制定统一指南，提升诊断准确性，并在不同地区推广，减少误诊率。

国际合作

共享资源和知识，特别是在资源有限的地区，促进诊断和治疗的普及。

实施与挑战

检测技术的整合：确保各技术的高效协同工作。

数据收集与伦理问题：需考虑数据质量和算法偏差，确保伦理合规。

临床验证：验证流程的有效性、准确性及安全性。

文化与资源差异：优化策略，适应不同地区和患者的需求。

未来展望

随着技术的进步和国际合作的加强，精准诊断将更加高效和可靠，从而提高肺结节的早期发现和治疗效果。

通过整合影像学、基因检测、AI和多模态技术，结合动态随访和国际合作，

我们可以更好地应对肺结节的精准诊断挑战，为患者提供更有效的健康管理。