肺癌复发不再是未知！AI基因组学模型PRIME：精准预测风险，指引个性化治疗新方向

对于每一位经历过肺癌治疗的患者和家属来说，心头最大的担忧莫过于“复发”二字。根治性手术、放化疗、靶向治疗或免疫治疗后，虽然医生会告知预后良好，但那种“癌细胞会不会卷土重来”的不确定感，常常让患者夜不能寐。如何能更早、更准确地知道复发的风险？如何才能根据自身情况，做出最明智的治疗选择，既不过度治疗，也不贻误战机？这正是全球无数医学专家和患者家属共同面临的巨大挑战。

好消息是，医学科技的进步从未停歇！近日，一项由中国医学科学院肿瘤医院毕楠教授团队与世和基因等国际合作团队共同完成的重磅研究——CALIBRATE-LC-CRT-4，在国际顶级期刊《Military Medical Research》上发表。这项研究集结了全球6大权威ctDNA-MRD（循环肿瘤DNA微小残留病灶）队列数据，创新性地构建了一个名为“PRIME”的基因组学AI预测模型。它就像一位智慧的“先知”，能够以前所未有的高精度，精准预测非小细胞肺癌（NSCLC）患者在根治性治疗后的复发风险，并为个性化治疗提供明确指引。这一突破性成果，无疑为无数肺癌患者带来了新的希望和更坚定的抗癌信心！

肺癌复发：为何令人担忧，又为何难以捉摸？

非小细胞肺癌（NSCLC）的“面貌”与治疗挑战

肺癌是全球发病率和死亡率最高的恶性肿瘤之一，其中约85%属于非小细胞肺癌（NSCLC）。“非小细胞”这个看似简单的分类，背后却决定了它的生物学特性和治疗策略与小细胞肺癌大相径庭。NSCLC根据肿瘤的大小、是否侵犯淋巴结以及是否发生远处转移，可以分为不同的临床分期，从早期的I期到局晚期的III期，乃至晚期的IV期。

对于早期和局晚期的NSCLC患者，现代医学提供了多种“根治性”治疗手段，包括外科手术切除、放疗、化疗、靶向治疗以及近几年兴起的免疫治疗。很多患者在经过这些治疗后，影像学检查（如CT、PET-CT）显示肿瘤已完全消失，或得到了很好的控制。然而，不幸的是，即使是接受了所谓“根治性”治疗的患者，仍有相当一部分会在几年内出现复发。这种复发不仅给患者带来巨大的心理打击，也意味着需要更复杂、更具挑战性的后续治疗。

为什么会复发？这正是肺癌治疗最令人头疼的难题之一。答案很可能藏在那些“看不见摸不着”的微小残留病灶（MRD）中。传统的影像学手段，如CT扫描，虽然能够发现较大的肿瘤病灶，但对于那些仅仅由几个甚至几十个癌细胞组成的微小残留病灶，却常常束手无策，就像大海捞针一样困难。这些“漏网之鱼”在体内潜伏下来，一旦时机成熟，便会重新生长，导致疾病复发。因此，寻找一种能够精准识别这些隐形风险的方法，成为了当前肺癌诊疗的迫切需求。

“隐形杀手”——微小残留病灶（MRD）与ctDNA液体活检

我们常说的“微小残留病灶”（MRD），形象地说，就是肿瘤经过手术或放化疗后，虽然肉眼可见的病灶已经消失，但身体里仍然残存着极少量的癌细胞。这些癌细胞数量极少，传统影像学工具难以捕捉，却拥有“卷土重来”的潜力，是导致癌症复发的“隐形杀手”。

那么，我们如何才能发现这些“隐形杀手”呢？现代基因检测技术，尤其是“液体活检”中的ctDNA（循环肿瘤DNA）检测，为我们提供了一个全新的视角。ctDNA是肿瘤细胞在生长、死亡过程中释放到血液中的带有肿瘤特异性基因变异的DNA片段，就像肿瘤在血液中留下的“指纹”。通过抽取患者少量血液，检测血液中是否存在这些特殊的“肿瘤指纹”，我们就可以推断体内是否存在活性的肿瘤细胞，甚至包括微小残留病灶。

ctDNA液体活检相较于传统的组织活检或影像学检查，具有诸多优势：它是一种非侵入性、简便快捷的检测方式，患者只需抽血即可完成；它能够实时反映肿瘤的动态变化，可以反复进行，方便长期监测；而且，它能够捕捉到肿瘤在不同部位、不同时间可能发生的异质性，提供更全面的信息。因此，ctDNA-MRD检测被认为是早期发现肺癌复发风险，指导后续治疗的重要工具。然而，由于ctDNA检测技术路径和平台多样，检测结果的标准化和普遍适用性一直是一个挑战。PRIME模型的出现，正是为了解决这一复杂性，让这项先进技术能够更广泛、更可靠地造福患者。

重磅突破：AI基因组学模型PRIME如何精准预测肺癌复发？

PRIME模型：全球智慧的结晶，解决评估难题的钥匙

PRIME模型（全称：Progression Risk In non-small cell lung cancer based on multi-omics data and artificial intelligeNcE）的诞生，标志着肺癌复发预测领域的一个里程碑。它汇集了全球顶尖医学研究机构的智慧，旨在解决长期困扰临床医生和患者的难题：如何在肺癌根治性治疗后，提供一个既精准又具有广泛普适性的复发风险评估体系。

这项研究的权威性不容置疑。它不仅仅基于单一中心或单一队列的数据，而是深度整合了来自中国医学科学院肿瘤医院毕楠教授团队的放疗期NCC-1队列、高树庚教授团队的围术期NCC-2队列，以及斯坦福大学、TRACERx等全球6大权威ctDNA-MRD队列数据。这意味着PRIME模型是在一个极其庞大且多样化的患者群体中进行训练和验证的，从而保证了其结果的可靠性和跨区域、跨平台的适用性。

PRIME模型的核心价值在于它能够克服当前肺癌风险评估面临的几大复杂挑战：

• 治疗方案多样性： 肺癌的治疗手段日趋丰富，包括手术、放疗、化疗、靶向治疗、免疫治疗等，不同方案对复发风险的影响也各不相同。
• 患者分期跨度大： 从早期（I期）到局晚期（III期），不同分期的患者本身复发风险差异显著，评估模型需要能够精准区分。
• ctDNA微小残留病灶（MRD）检测技术路径与平台不一： 如前所述，不同的实验室和检测公司可能采用不同的ctDNA检测方法和技术平台，导致结果解读存在差异。PRIME模型通过整合这些多样化的数据，成功构建了一套具备高普适性、跨技术平台的精准评估体系。这对于患者来说意义重大，无论您身处何地、接受何种治疗、使用何种检测手段，PRIME模型都有望为您提供一个标准化且高度准确的复发风险评估，帮助您和医生做出更明智的后续治疗决策。这是从“知道有问题”到“知道问题在哪里以及如何解决”的关键一步，真正将前沿科技转化为患者可以受益的临床工具。

• AI如何“读懂”基因密码，预测复发风险？

• PRIME模型之所以能实现高精度的复发预测，其核心在于巧妙地结合了“人工智能（AI）”的强大分析能力与“基因组学”提供的深层生物学信息。我们可以把这个过程想象成一个非常聪明的侦探，不仅会收集所有的线索，还会用最先进的分析工具来找出线索之间的隐藏关联。

• AI的“智慧之眼”：整合海量数据，学习预测规律

• 在PRIME模型中，AI扮演了“大脑”的角色。它不是简单地计算几个数据，而是像一个经验丰富的医生，通过深度学习和神经网络算法，分析了海量的患者数据。这些数据包括：
  • 临床特征： 例如患者的年龄、性别、肿瘤的具体位置、病理类型、TNM分期（肿瘤大小、淋巴结是否转移、是否有远处转移）等。
  • 治疗方案： 患者接受了哪种根治性治疗，是手术、放化疗，还是联合了靶向或免疫治疗。
  • ctDNA微小残留病灶（MRD）状态： 这是通过血液检测到的，治疗前和治疗后血液中是否存在肿瘤DNA的痕迹。这是判断体内是否有“隐形癌细胞”的关键指标。
  • 基因突变标志物： 识别出患者肿瘤中是否存在特定的基因突变，尤其是那些已知与不良预后相关的基因变异，如本研究发现的KEAP1、STK11和CDKN2A突变。
• AI通过学习这些复杂的、多维度的数据，能够识别出哪些因素组合在一起最有可能导致复发，并且能够量化每个因素对复发风险的贡献度。这种能力远超传统的人工分析或简单的统计方法，因为它能够发现数据中隐藏的非线性关系和微小模式，从而实现更精准的预测。

• 基因组学的“生物罗盘”：揭示复发背后的深层机制

• 基因组学是PRIME模型预测的“生物学基础”。它提供了肿瘤最本质的信息——基因层面的变化。我们知道，癌症的发生发展，本质上是细胞基因突变积累的结果。通过检测患者血液中（ctDNA）或肿瘤组织中的基因变异，我们能够深入了解肿瘤的特性、对治疗的反应，以及未来的复发风险。

• 关键基因突变：KEAP1、STK11、CDKN2A的警示作用

• 这项研究特别强调了三个基因——KEAP1、STK11和CDKN2A——的突变在肺癌复发预测中的重要作用。研究发现，携带这些基因突变的患者，其疾病进展（即复发或进展）的比例显著偏高。这三个基因在正常细胞中扮演着重要的角色，通常参与调控细胞的生长、死亡和应激反应，有时被称为“肿瘤抑制基因”或相关基因。
  • KEAP1突变： KEAP1基因通常参与细胞的抗氧化应激反应通路。当它发生突变时，肿瘤细胞可能变得对化疗药物和辐射更加抵抗，从而更容易存活下来并导致复发。它还常与其他基因变异共存，形成复杂的互作网络。
  • STK11突变： STK11（也称为LKB1）是一种重要的肿瘤抑制基因，它在细胞代谢、生长和增殖中起关键作用。STK11突变常常导致细胞生长失控，并与侵袭性更强、预后更差的肺癌亚型相关。
  • CDKN2A突变： CDKN2A是另一个重要的肿瘤抑制基因，它在细胞周期调控中扮演核心角色，负责阻止细胞不受控制地分裂。CDKN2A突变会削弱这种抑制作用，使得癌细胞更容易逃脱调控，加速增殖和复发。
• 更重要的是，研究发现这些基因突变并非孤立地发挥作用，它们之间存在“协同效应”。例如，当KEAP1和STK11同时发生突变（KEAP1/STK11共突变），或KEAP1和CDKN2A同时发生突变（KEAP1/CDKN2A共突变）时，患者的疾病进展风险会显著升高。这就像“雪上加霜”，多个不良因素叠加，使得肿瘤复发的可能性大大增加。
• 研究还从多组学层面揭示了这些基因突变驱动不良预后的生物学机制。他们发现，携带这些突变的肿瘤，其免疫微环境呈现出明显的抑制特征。简单来说，就是患者自身的免疫系统，本应该识别并攻击癌细胞的“卫士”，却因为这些基因突变的影响而变得“迟钝”甚至“失灵”，无法有效地清除残留的癌细胞。例如，文章提到“B细胞介导的体液免疫和肥大细胞活性通路被显著抑制”，这表明身体对抗肿瘤的某些关键防线被削弱了。
• 综合来看，PRIME模型通过AI的强大整合能力，将临床信息、ctDNA状态和这些重要的基因突变信息巧妙地结合起来。AI学习并识别这些复杂的模式，从而能够比任何单一指标都更准确地预测肺癌复发的风险。它不仅告诉我们“可能复发”，更尝试告诉我们“为什么可能复发”，为未来的精准干预提供了理论基础。

• 临床数据深度解读：PRIME模型带来了哪些希望？

• 一个好的预测模型，最终要看它在实际临床中表现如何。PRIME模型的研究结果，用一系列令人振奋的数据，证明了它在肺癌复发预测方面的卓越效能和巨大潜力。

• 超高预测准确率：AUC 0.85意味着什么？

• 在评估一个预测模型的性能时，医学上常用的一个指标是AUC（Area Under the Curve，曲线下面积）。您可以简单理解为模型的“考试成绩”。AUC的取值范围在0到1之间：
  • AUC=0.5：表示模型的预测能力和随机猜测一样，没有任何价值。
  • AUC=1：表示模型拥有完美的预测能力，能百分之百准确地预测。
  • AUC值越接近1，说明模型的预测准确率越高。
• PRIME模型在“训练集”（即用于AI学习的数据）中的AUC值高达0.85，在“验证集”（即用于检验模型泛化能力的新数据）中也达到了0.82。这个成绩在医学预测模型中是非常出色的！它意味着PRIME模型能够以极高的准确率，区分出那些会复发的患者和那些不会复发的患者。与仅仅依靠临床分期或单一生物标志物相比，PRIME模型的预测性能显著优越，为患者提供了更可靠的复发风险评估。

• 稳健可靠：PRIME模型不受检测技术限制

• 在ctDNA检测领域，不同的实验室或公司可能会采用不同的技术方法。目前主要有两种检测策略：
  • 个性化Panel（定制化追踪）： 这种方法会根据患者个体肿瘤的独特基因突变，定制一套专属的检测探针，理论上精准度更高，但成本较高，耗时较长。
  • 固定化Panel（标准化检测）： 这种方法使用一套预设的、针对常见肺癌相关基因突变的检测列表，成本相对较低，操作便捷，但可能漏掉一些不常见的突变。
• PRIME模型的一个重要突破在于，它打破了ctDNA检测技术的壁垒！研究证实，无论患者使用的是“个性化Panel”还是“固定化Panel”进行ctDNA检测，PRIME模型都能够实现一致的风险识别与生存预后分层。这意味着，无论您采用何种合规的ctDNA检测方法，PRIME模型都有望给出同样可靠的预测结果，大大扩展了其临床适用性，降低了患者的使用门槛。
• 此外，通过对不同“亚组”（例如不同测序平台、不同检测技术、来自不同医院的患者队列）的详细分析，研究进一步证实，PRIME模型在各种复杂的临床场景下都保持了高度稳定的预测性能。这种“稳健性”是临床应用的关键，因为它保证了模型在不同医疗环境和患者群体中都能发挥作用。

• 精准分层：指导个性化治疗，避免过度或不足

• PRIME模型最激动人心的临床价值在于其“精准风险分层”能力，即能够将患者明确区分为“高风险复发群体”和“低风险复发群体”。这种区分，将直接指导医生为患者制定更个体化、更精准的治疗策略。
  • 识别高风险群体，积极干预以获益： 研究结果显示，PRIME模型识别出的高风险患者，其“中位无进展生存期”（PFS）显著短于低风险患者（p<0.001）。无进展生存期是指患者从治疗开始到疾病进展或死亡的时间。PFS短，意味着高风险患者复发或疾病进展的速度更快。这正是需要警惕的信号！
    但好消息是，PRIME模型不仅能识别风险，还能指引干预。研究在NCC-2队列中发现，PRIME模型识别出的高风险患者，如果能接受后续的辅助治疗（如巩固免疫治疗或其他的靶向治疗），他们能显著地从这些治疗中获益（p<0.001），从而有效降低复发风险，延长无进展生存期。这意味着，对于那些可能面临高复发风险的患者，PRIME模型能为医生提供强有力的证据，建议他们积极采取额外的预防性治疗，从而将风险转化为希望。
  • 识别低风险群体，避免过度治疗的负担： 同样重要的是，PRIME模型识别出的低风险患者，即使不接受后续的辅助治疗，其预后依然良好（p=0.928）。这对于患者来说是巨大的福音！这意味着一部分患者可以避免不必要的、可能带来副作用的辅助治疗，从而减轻身体和经济负担，提高生活质量。在癌症治疗中，过度治疗同样是一种负担，PRIME模型帮助医生和患者在治疗强度上做出更平衡、更明智的选择。
• 此外，PRIME模型在不同临床场景中都体现出精准的指导价值：无论是I期、II期还是III期疾病，模型识别的高风险群体预后均显著更差。同时，模型在手术、单纯放化疗及巩固免疫治疗等不同方案中表现出一致的风险预测能力。这种广泛的适用性，使得PRIME模型有望成为未来肺癌全程管理中的一个重要工具，帮助更多患者实现精准诊疗。
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• 图1. 基因组突变预后标志物分析

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• 图2：PRIME模型在训练集各因素的预测性能

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• 图3. 基于神经网络的PRIME模型构建、解读与验证

• 面对肺癌复发风险，MedFind与您同行，共筑防线！

• 从“知道风险”到“采取行动”：MedFind能为您做什么？

• PRIME基因组学AI模型为肺癌患者带来了前所未有的精准复发预测能力，它让我们能够更早、更准确地“预见”未来。然而，对于身处焦虑中的患者和家属来说，“知道风险”只是第一步，更关键的是如何将这些前沿的医学信息转化为实际的治疗行动和生活指导。
• 面对复杂的检测报告、专业的医学术语，以及如何选择后续治疗方案的困惑，患者往往感到无助和迷茫。MedFind作为专注于癌症患者服务的平台，深知您在抗癌路上所面临的种种挑战。我们的使命就是连接全球最前沿的抗癌资讯和最优质的医疗资源，为您提供一站式的解决方案，让您在抗癌的每一步都能获得专业的支持与温暖的陪伴。

• MedFind核心服务，助力肺癌患者精准抗癌

• MedFind致力于成为您抗癌路上的“智囊团”和“行动派”。我们提供的核心服务旨在解决癌症患者最关心的几个问题：
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• 如何获取PRIME模型及相关基因检测服务信息？

• 目前，PRIME基因组学AI模型正在积极推进其前瞻性多中心临床试验，这意味着它正从科研探索走向更广泛的临床应用。虽然它可能尚未完全普及到每一个临床中心，但其所基于的ctDNA液体活检和基因突变检测技术，已经在国内各大肿瘤医院和专业检测机构广泛应用。
• 如果您是肺癌患者，尤其是接受了根治性治疗的早期或局部晚期患者，并且对复发风险评估非常关注，我们强烈建议您：
  • 咨询您的主治医生： 了解您的具体病情是否适合进行ctDNA-MRD检测，以及目前有哪些可用的基因检测和液体活检服务可以帮助评估复发风险。医生会根据您的临床情况提供最专业的建议。
  • 关注MedFind平台： MedFind将持续关注PRIME模型的临床转化进展，并在第一时间为您带来最准确、最及时的信息更新。您可以通过我们的平台，了解更多关于先进基因检测技术、相关医疗机构和检测服务的信息。我们也将努力探索与这类创新技术提供方合作的可能性，让更多患者能从中受益。
• 肺癌的抗争是一场持久战，但科技的进步为我们带来了光明和希望。PRIME模型的研究成果，正是这一希望的体现。它提醒我们，通过精准的风险评估，我们可以变被动为主动，为肺癌的个体化精准诊疗开启新的篇章。
• 面对未来，MedFind将始终与您并肩作战。我们相信，在AI和基因组学等先进技术的赋能下，结合专业的医疗指导和全面的患者支持，肺癌患者将拥有更清晰的抗癌路径，更安心的治疗体验，以及更美好的生活展望。如果您或您的家人正面临肺癌复发的担忧，或者希望了解更多关于精准治疗的信息，请访问MedFind网站，我们的专业团队随时为您提供帮助与咨询。让我们携手，共同战胜癌症！
• 参考文献：Yu, Wang,Yong-Bo, Xiang,Xiao-Wei, Chen et al. PRIME: an interpretable artificial intelligence model based on liquid biopsy improves prediction of progression risk in non-small cell lung cancer.[J] .Mil Med Res, 2026, 12: 94.