超越传统分期：AI技术为早期肺癌复发风险评估带来新曙光
对于许多早期肺癌患者而言，手术切除是迈向康复的关键一步，但术后复发的阴影却常常令人忧心忡忡。传统的TNM分期系统虽然是临床决策的基石，但在评估个体复发风险方面，尤其是在同一分期内部，其精准度仍有局限。近日，在2025年欧洲肿瘤内科学会（ESMO）大会上公布的一项重磅研究，为这一难题带来了全新的解决方案：一种基于人工智能（AI）的机器学习生存模型，能够更准确地预测早期肺癌患者的术后复发风险。
当前挑战：TNM分期的局限性
该研究的主要作者、来自北爱沙尼亚医疗中心（NEMC）基金会化疗科的Ann Valter博士解释说，传统的TNM分期系统无法充分捕捉肿瘤内部的生物学异质性。这意味着，即使是分期完全相同的患者，其预后也可能大相径庭。这种局限性使得医生在为早期（尤其是I期）肺癌患者制定术后治疗和随访策略时面临挑战，因为大多数I期患者通常被排除在辅助或新辅助治疗的临床试验之外。因此，迫切需要一种更精准的工具来识别那些术后复发风险较高的“隐形”高危患者。
研究详解：AI模型如何“预见”未来？
这项研究的AI模型独辟蹊径，它整合了患者在手术前拍摄的CT影像的“影像组学”特征以及常规的临床数据，构建了一个强大的预测工具。研究团队收集了来自美国国家肺癌筛查试验（NLST）、NEMC以及斯坦福NSCLC放射基因组学数据库共计1267名接受手术切除的I至IIIA期肺癌患者的数据。
在这些数据中，1015名患者的数据用于算法的开发和内部验证，另外252名来自NEMC的患者组成了一个独立的外部验证队列，以检验模型的泛化能力和可靠性。研究的核心目标是：
- 主要目标：在外部数据集中验证该AI模型，证明其利用术前CT和临床特征来增强个体化复发风险评估的能力。
- 次要目标：探索AI模型得出的风险评分与已知的病理学高危因素（如肿瘤细胞分级、淋巴血管侵犯、神经侵犯、PD-L1表达等）之间的关联。
惊人发现：AI模型表现全面超越传统分期
研究结果令人振奋。无论是在内部验证集还是外部验证集中，该AI模型在区分高风险和低风险患者方面的表现均显著优于传统的临床分期系统。
对于I期肺癌患者：
与仅根据肿瘤大小（≤2cm vs >2cm）进行风险分层相比，AI模型展现出更强的预测能力。其风险比（HR）在内部验证集中为1.71（对比传统方法的1.22），在外部验证集中更是高达3.34（对比传统方法的1.98）。这意味着，AI模型识别出的高风险患者，其真实复发风险远高于传统方法所识别的患者。
对于I-III期肺癌患者：
与传统的TNM分期（I期 vs II-III期）相比，AI模型同样表现更佳。其风险比（HR）在内部验证集中为1.85 vs 1.76，在外部验证集中为3.55 vs 3.12。
更重要的是，研究发现AI模型得出的高风险评分与多种已知的病理学不良预后因素显著相关，包括肿瘤分化差、淋巴血管侵犯、胸膜侵犯以及通过气腔播散（STAS）。在外部验证组中，PD-L1高表达（≥50%）的患者也获得了显著更高的风险评分。这表明，AI模型不仅是一个“黑箱”，它的预测结果与肿瘤的侵袭性生物学行为密切相关。
临床意义：迈向真正的个性化治疗
Valter博士总结道：“这个机器学习模型利用术前影像和常规临床数据，比TNM分期更准确地预测复发。它可能被用来识别高风险的I期患者，从而为他们制定更个性化的治疗决策和随访策略。”
这意味着，未来，一位I期肺癌患者在手术前，医生就可以通过这个AI模型评估其术后复发风险。如果被评定为高风险，医生可能会建议进行更积极的辅助治疗（如化疗或靶向治疗）或安排更频密的术后复查，以期将复发扼杀在摇篮中，最终目标是降低肺癌相关的死亡率。了解这些前沿的诊疗技术对于制定最佳治疗方案至关重要。如果您希望深入解读自己的病情报告或探讨最新的治疗选择，可以尝试使用MedFind的AI问诊服务，获取专业的第二诊疗意见。
专家视角与未来展望
来自意大利米兰国家肿瘤研究所的特邀评论专家Arsela Prelaj博士对该研究给予了高度评价，称其拥有“非常庞大的数据集”和“非常出色”的研究方法学。但她也客观地指出了研究的一些方面，并对未来发展提出了展望。
Prelaj博士认为，虽然该研究的放射组学方法已经很成熟，但更新的“基础模型”（Foundation Models）可能会带来新的机遇。她同时强调了多模态策略的重要性，例如将AI影像分析与循环肿瘤DNA（ctDNA）等血液检测技术相结合。
“复发风险是一个基线任务还是一个动态监测的任务？” Prelaj博士提出的这个问题引人深思。她认为，ctDNA等技术可以在术后动态监测微小残留病灶，与术前的AI影像预测形成完美互补。未来的目标是探索如何将这个强大的AI模型与ctDNA等生物学标志物进行整合，以实现最精准、最全面的复发风险预测。
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