肺癌围手术期免疫治疗：三大模式的演进与选择
近年来，围手术期免疫治疗已成为非小细胞肺癌（NSCLC）领域的研究焦点。中山大学肿瘤防治中心的张兰军教授指出，经过多年的临床探索，特别是基于CheckMate 816、AEGEAN、KEYNOTE 671及NEOTORCH等多项重磅研究成果的公布，我们对围手术期免疫治疗的理解已进入一个新阶段。
目前，肺癌围手术期免疫治疗主要有三种模式：
- 术前新辅助治疗：患者在手术前接受PD-1抑制剂联合化疗，通常为3-4个周期，旨在缩小肿瘤、提高手术切除率。
- 术后辅助治疗：患者在手术后，根据PD-L1表达等生物标志物状态，接受单药免疫治疗，以降低复发风险。
- 围手术期全程治疗（“夹心”模式）：即术前新辅助治疗联合术后辅助治疗。KEYNOTE 671研究曾一度证实该模式在总生存期（OS）上的优势。
然而，最新的研究进展对“夹心”模式的必要性提出了新的思考。张兰军教授提到，CheckMate 816研究的优异OS数据表明，许多患者仅通过术前新辅助治疗便能获得显著获益。特别是对于达到病理完全缓解（pCR）或微小残留病灶（MRD）阴性的患者，术后长达一年的免疫维持治疗可能并未带来额外的好处，反而增加了免疫相关毒副作用的风险。这提示我们，未来的治疗策略需要更加个体化。
当前免疫治疗面临的核心挑战与对策
尽管免疫治疗取得了巨大成功，但挑战依然存在。如何精准筛选出能从围手术期免疫治疗中最大化获益的患者，是当前亟待解决的核心问题。
张兰军教授分析，过去我们依赖PD-L1表达水平、肿瘤突变负荷（TMB）等指标，但它们的预测价值仍有局限性。因此，寻找更可靠的生物标志物，以精准预测治疗反应和预后，是未来研究的重中之重。此外，建立完善的长期随访体系，并有效管理免疫治疗可能带来的长期毒副作用，对于胸外科医生而言也是一项重要挑战。
面对复杂的治疗选择和专业信息，患者和家属常常感到困惑。此时，寻求专业的医疗建议至关重要。同时，一些新兴的辅助工具也能提供帮助，例如MedFind的AI问诊服务，可以帮助患者梳理复杂的诊疗信息，更好地与主管医生进行沟通。
AI技术：赋能胸外科，重塑肺癌诊疗未来
人工智能（AI）技术正以前所未有的深度和广度渗透到医疗领域，尤其在胸外科展现出巨大的应用潜力。
1. 提升诊断效率与准确性：
AI强大的数据处理和深度学习能力，使其在医学影像分析方面表现出色。通过学习海量CT影像数据，AI能够自动识别和标记肺部结节，其表现甚至不逊于经验丰富的影像科专家。这不仅能将医生从繁重的初筛工作中解放出来，还能有效减少因疲劳、情绪等主观因素导致的漏诊，实现医疗服务的同质化。
2. 赋能精准手术与介入治疗：
在手术领域，AI的应用同样令人瞩目。机器人辅助的支气管镜检查，能像GPS导航一样精准定位病灶。在CT引导下的介入手术中，医生可以通过远程操控机器人，避免了X射线的直接辐射暴露，保障了医护人员的健康。
3. 优化病理诊断：
在病理学中，AI可以自动分析海量的组织学图片，为病理医生提供初步诊断模型，极大地提高了诊断效率和一致性。
展望未来，AI的应用将更加深入。我们有理由相信，随着技术的不断成熟，全自动的AI机器人手术或将成为现实，为肺癌患者带来更精准、更安全的治疗新选择。
