肺癌早期诊断的挑战与单细胞免疫分析的新希望
肺癌，作为全球癌症相关死亡的首要原因，其预后与诊断时机密切相关。早期发现的肺癌患者，5年生存率可达60%以上，而一旦发展到晚期并出现远处转移，生存率则急剧下降。因此，如何实现肺癌的早期、精准诊断，特别是对日益增多的微小肺结节进行准确的良恶性判断和侵袭性预测，是当前临床面临的重大挑战。
近期，浙江大学李雯、尹巍巍、范军强、陈伟及夏旸等研究团队在权威期刊《Nature Communications》上发表了一项多中心前瞻性研究，为解决这一难题提供了创新性的解决方案。他们结合先进的质谱流式细胞术（CyTOF）和机器学习算法，成功构建了一套名为“肺结节单细胞免疫特征分型诊疗系统”（SMART）的平台。该平台通过分析患者外周血中的单细胞免疫特征，实现了对微小侵袭性肺结节的精准诊断，并能有效预测肿瘤的侵袭程度，其诊断效能显著优于现有的临床和影像学模型。对于正在寻求肺结节精准诊断或肺癌早期筛查新方法的患者和家属来说，这项研究无疑带来了新的希望，有望成为未来指导临床决策的重要工具。
当前肺癌早期筛查与诊断的局限性
尽管医学技术不断进步，但肺癌的早期诊断仍存在诸多痛点，尤其是在处理肺结节时。
1. LDCT筛查的“假阳性”困境
低剂量计算机断层扫描（LDCT）是目前公认的肺癌筛查有效手段，如美国国家肺癌筛查试验（NLST）和荷兰-比利时肺癌筛查试验（NELSON）均证实LDCT可降低肺癌死亡率。然而，LDCT也存在一个关键的局限性：极高的假阳性率。研究数据显示，LDCT的假阳性率高达56.5%至96.7%。这意味着大量的患者因为良性结节被误判为可疑，需要接受不必要的后续检查、穿刺甚至手术，不仅增加了患者的心理负担和经济成本，也消耗了医疗资源。此外，LDCT在检测微小或亚实性肺结节时的表现并不理想，现有的基于影像学特征的预测模型（如评估结节恶性概率的模型）诊断效能也有限（曲线下面积 AUC 仅为 0.65–0.83）。
2. 传统液体活检的灵敏度挑战
液体活检，包括检测循环肿瘤细胞（CTCs）、循环肿瘤DNA（ctDNA）或微小核糖核酸（microRNAs），因其微创、易获取样本的优势，被视为肺癌早期诊断的未来方向。然而，这些方法通常以高特异性为设计导向，在灵敏度方面存在明显短板，尤其是在诊断微小、亚实性或早期（I期）肺结节时表现不佳。在肿瘤早期阶段，循环中的生物标志物浓度极低，难以被传统方法有效捕获和区分，因此现有诊断模型往往无法有效区分微浸润性腺癌（MIA）与浸润性腺癌（IA）。
随着非吸烟者，特别是青年女性肺癌发病率的持续上升，开发更具普适性和高灵敏度的早期筛查策略，以弥补传统方法的不足，已成为迫切需求。
SMART平台的核心：外周免疫图谱与CyTOF技术
本研究的创新点在于将诊断的焦点从肿瘤本身转移到了全身性的免疫反应上，即外周免疫图谱。
为什么关注外周免疫图谱？
肿瘤微环境（TME）在肿瘤发生发展过程中起着至关重要的作用。当肿瘤开始形成和生长时，它会诱导全身性的免疫紊乱。这种免疫功能的变化并非局限于肿瘤局部，而是会反映在外周血中。例如，有研究发现健康人群与癌症患者在外周血中红细胞、血小板、中性粒细胞及淋巴细胞的绝对计数存在显著差异。通过捕捉这些细微的、全身性的免疫变化，可以为早期诊断提供新的生物标志物。
然而，传统的流式细胞术在同时检测的标志物数量上存在限制，难以全面、精细地解析复杂的免疫细胞亚群。
质谱流式细胞术（CyTOF）：单细胞分辨率的强大工具
为了克服传统技术的限制，研究团队采用了质谱流式细胞术（CyTOF）。CyTOF是一项革命性的单细胞分析技术，它不使用荧光染料，而是利用金属同位素标记抗体，能够在单细胞分辨率下同时检测多达数十种甚至上百种标志物。
CyTOF的优势在于：
- 高维度分析：能够实现细胞亚群的精准免疫表型分析，全面解析细胞内信号通讯网络。
- 高精度：有效避免了传统流式细胞术中常见的荧光光谱重叠问题，确保了对复杂免疫细胞亚群的精确识别。
通过CyTOF技术，研究人员得以绘制出肺结节患者外周血中详细、高维度的免疫图谱，并结合先进的机器学习算法，识别出与肺结节良恶性及侵袭性相关的独特单细胞免疫特征，从而构建了SMART平台。
SMART平台的工作流程（摘自nature communications）
SMART平台的两大核心功能与临床决策价值
SMART平台的设计旨在提供一套精准、全面的肺结节临床诊疗解决方案，它包含两大功能模块，分别针对诊断和手术决策的关键环节。
1. 诊断决策模块（DIA）：精准区分侵袭性与非侵袭性结节
DIA模块的核心任务是判断肺结节是否具有侵袭性，即区分恶性（侵袭性）与良性或惰性（非侵袭性）病变。
非侵袭性病变主要包括不典型腺瘤样增生（AAH）和原位腺癌（AIS）。根据世界卫生组织（WHO）第五版肺癌分类，这些病变生物学行为惰性，通常被归类为非侵袭性。
侵袭性病变则需要积极干预。
研究结果显示，SMART平台在区分侵袭性与非侵袭性肺结节方面表现出卓越的诊断效能，曲线下面积（AUC）达到了0.952。这一数据显著优于现有的临床模型及影像组学模型（AUC通常在0.65–0.83）。高AUC值意味着该平台具有极高的准确性和可靠性，能够大幅降低LDCT带来的假阳性率，减少患者不必要的焦虑和创伤性检查。
2. 手术决策模块（SUR）：预测肿瘤侵袭程度
对于确诊为侵袭性肺腺癌的患者，区分其侵袭程度对于制定最佳手术方案至关重要。AJCC第八版分期系统和临床实践指南强调了微浸润性腺癌（MIA）与浸润性腺癌（IA）的区别。
- 微浸润性腺癌（MIA）：局部转移风险较低，预后非常好。临床上通常推荐实施肺亚叶切除术（如楔形切除或段切除），且通常无需进行系统性淋巴结清扫。这种“低创伤”的手术方式能够最大限度地保留患者的肺功能。
- 浸润性腺癌（IA）：转移风险较高，手术方案需结合临床因素综合判定，通常需要进行更彻底的切除和淋巴结清扫。
SUR模块正是为了解决这一临床痛点而设计。该平台能够有效预测肿瘤侵袭性，区分MIA与IA，曲线下面积（AUC）高达0.949。这意味着医生可以在术前就获得高度准确的侵袭性信息，从而为患者制定个性化的、最合适的手术方案，避免过度治疗或治疗不足。
临床意义与对患者的深远影响
SMART平台的成功构建和验证，标志着肺癌精准诊疗迈出了重要一步，其临床应用价值体现在多个方面：
1. 提高早期诊断的准确性
通过利用外周血中的单细胞免疫特征，SMART平台提供了一种微创、高灵敏度的诊断方法，有效弥补了LDCT高假阳性率和传统液体活检低灵敏度的不足。这对于那些不符合传统高危人群筛查标准（如非吸烟的青壮年女性）但仍有肺结节的患者尤其重要。
2. 优化手术方案，减少创伤
术前精准区分MIA和IA，使得医生能够更自信地为MIA患者选择肺亚叶切除术，避免了全肺叶切除和不必要的淋巴结清扫。这不仅加快了患者的术后恢复，提高了生活质量，也降低了手术并发症的风险。对于患者和家属而言，了解结节的精确侵袭性信息，有助于减轻心理压力，并对治疗方案做出更明智的选择。
3. 推动个性化治疗的发展
这项研究证实了外周免疫特征在预测肿瘤生物学行为中的潜力。未来，基于这些单细胞免疫特征，可能不仅能用于诊断，还能用于预测患者对特定治疗（如免疫治疗或靶向治疗）的反应，进一步推动肺癌的个性化治疗。
对于癌症患者和家属而言，获取最新的、权威的临床研究信息至关重要。如果您对肺结节的诊断结果存有疑问，或者需要了解最新的肺癌治疗方案，我们建议您寻求专业的AI辅助问诊服务（点击此处了解最新的肺癌治疗方案），结合自身情况进行综合评估。
4. 解决特定人群的筛查需求
当前，许多早期肺癌患者可能尚未出现明显的临床症状，甚至不属于传统定义的高危吸烟人群。SMART平台所依赖的外周血免疫分析，作为一种普适性更强的检测策略，有望扩大肺癌筛查的覆盖范围，尤其关注那些被传统标准忽视的群体，从而实现更广泛的早期干预。
肺癌精准诊疗的未来展望
这项研究为肺癌的早期诊断和预后评估开辟了一条全新的道路。它强调了系统性免疫分析在肿瘤管理中的核心作用，并展示了先进技术（如CyTOF）与人工智能（机器学习）结合的巨大潜力。
未来，随着SMART平台或类似技术在临床上的进一步验证和推广，我们有望看到：
- 诊断流程的简化：通过简单的外周血检测，即可获得高精度的诊断信息，减少对侵入性检查的依赖。
- 风险分层的精细化：基于单细胞免疫特征，对高危人群进行更精细的风险分层，指导更具针对性的随访和干预。
- 药物研发的指导：识别与肿瘤侵袭性相关的特定免疫细胞亚群，为开发新型免疫调节药物提供靶点。
癌症治疗是一个复杂且持续演进的过程。无论是处于肺结节的观察期，还是需要制定手术或药物治疗方案，患者都需要及时获取全球最新的药物信息和海外用药选择（点击此处查看抗癌药品代购与国际直邮服务）。同时，对于复杂的临床报告和研究结果，专业的解读和指导是必不可少的。MedFind致力于提供权威的药物信息、治疗方案解读、以及临床研究与指南资讯（获取权威药物信息与治疗指南），帮助患者做出最有利的决策。
总之，浙江大学团队的这项研究不仅在学术上具有突破性，更在临床应用上展现出巨大的潜力。它预示着，通过对人体自身免疫系统的深入理解和高维度的分析，我们能够更早、更准确地识别和管理肺癌，从而显著改善患者的长期生存和生活质量。
