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来自世界肺癌大会的最新消息:关于免疫治疗,人工智能,肺癌筛查

由国际肺癌协会主办的第20届世界肺癌大会,上周在西班牙巴塞罗那圆满落幕。

我有幸到现场参加了这场肺癌专业领域的盛会,整整5天的时间,除了满载的信息和人际交流之外,这场大会带给我们的不止是关于临床上新的思考,对老百姓来说,也有很多值得期待的信息。

1. 免疫治疗

名词解释:免疫治疗

通过刺激机体的免疫系统来对抗癌症。随机对照研究报告显示,不同类型癌症的免疫治疗中,患者的生存期和无病期都有显著提高,与常规治疗方法联合更会增加20%-30%的疗效。

免疫治疗每年都是发言和听众最多的领域。据我的不完全统计,本次大会有超过半数的场次与免疫治疗直接或者间接相关。正如以前一样,经常被医生所关注的问题都得到了一定程度的更新。例如,如何判定免疫治疗可能获益的人群,如何监测免疫治疗的副反应,以及如何将免疫治疗与手术相结合等等。

我国一直在免疫治疗方面占据着至关重要的话语权。中国本身即为肺癌大国,近14亿的人口和高居不下的肺癌发生率,使肺癌成为我国“第一癌症杀手”。针对肺癌患者来说,免疫治疗法是一把双刃剑,虽然可以遏制肺癌的发展,但有时候也会带来严重的甚至致死性的并发症。因此,中国患者在接受免疫治疗的时候,经常会因为严重的副反应而导致停药,使得免疫疗法的有效率整体不如欧美等国家。

因此,通过选择合适的生物指标来筛选最可能获益、同时也是并发症出现概率最小的人群最终使用免疫治疗这件事就非常重要了。

2. 人工智能

自从人工智能进入医学领域之后,曾经有很多优秀的应用出现。例如,采用人工智能的方法判别肺结节位置、良恶性,以及病理亚型等等。

总体来说,人工智能是一种新的治疗方法,正如曾经出现过的NGS(二代基因测序),cfDNA(循环游离DNA)等等,这些方法与临床问题的结合,永远都是研究的热点。换句话说,研究的热点即使没有改变,伴随着新技术的发展,这些新技术也可以使得我们从另一个角度来解决原有的问题。

本次大会中,我有幸进行了两个关于人工智能领域的发言,分别为淋巴结转移相互关系以及病理亚型判定,采用的是影像组学结合深度学习,以及马尔科夫链蒙特卡洛模型。

世界肺癌大会现场

我认为,在未来10年,人工智能并不一定能达成像科幻片那样的效果,通过输入一些数据,由计算机像医生一样得到一个结论,然后告诉你要吃什么药,做什么手术。但是人工智能的算法的确可以在医学方面大有所为,这也是这类研究受到密切关注的原因。

3. 肺癌筛查

在现有的医学体系下,肺癌筛查最好的方式是通过低剂量螺旋CT来实现。所以,对于超过45岁以上的人,我们通常都建议常规每年或者每2年进行一次CT体检。

但是越来越多的研究发现,这样不加条件限制的筛查,虽然能够增加早期肺癌的检出率,但同时对于没有结节的人来说,也同样存在着放射性损伤的可能性。

因此,新的研究发现,结合一些生物标记物后,再加上合理的标准,例如教育水平、慢阻肺疾病个人史、疾病家族史,身高体重等数据进行限定,也许能够使更少的人进行筛查,而那些本身低危的患者就可以延长检查的年限。

总之,肺癌大会是一个为医学专业人士呈现的专业大会,也许单独每一项的研究都不一定能够直接改变当下的医疗现状,它们距离真的应用于临床也都存在一定的距离,但是这些最前沿的医学研究及解决方案,可以潜在地提高肺癌患者的存活率,间接提升患者的长期生存和高质量生存目标。


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