中国肺癌诊疗新范式：基于AI与分子可视化的早期筛查-精准诊断-个体化治疗全流程管理

针对中国人群肺癌早期诊断率低、5年生存率差的临床痛点，四川大学华西医院团队创新提出"中国方案"（China Protocol），整合三维薄层LDCT重建（Tre-LDCT）、人工智能辅助诊断（C-Lung-RADS系统）和ctDNA甲基化标志物（LunaCAM），使IA1期"超早期肺癌"诊断率提升至27.9%（全球6.6%），5年生存率达97.5%，为肺癌精准诊疗提供标准化路径。

　　

肺癌作为全球癌症死亡的首要原因，在中国每年造成73万人死亡，其残酷性在于早期症状隐匿——82%的IA期患者能存活5年，但到IVB期这个数字骤降至7%。传统筛查面临三重困境：国际指南对中国高危人群的漏诊率高达36%，LDCT检出的肺结节良恶性鉴别困难，而组织活检又具有侵入性。更棘手的是，现有生物标志物如CEA对早期肺癌的敏感性不足60%，就像在迷雾中寻找针尖。

四川大学华西医院李为民教授团队在《Signal Transduction and Targeted Therapy》发表的突破性研究，构建了首个适合中国人群的肺癌全周期管理"中国方案"。该研究通过40岁以上中国西部人群队列（n=11,844）验证，创新性地将三维薄层LDCT重建技术（Tre-LDCT）与人工智能算法结合，开发出C-Lung-RADS分级系统，并首次提出"超早期肺癌"（IA1期，肿瘤≤1cm）概念。更引人注目的是，团队通过多组学分析发现SPP1⁺巨噬细胞通过MIF-CD74通路促进免疫逃逸的关键机制，据此开发的LunaCAM甲基化检测模型使亚厘米结节诊断AUC达0.942。

关键技术包括：1）基于434,735例患者的多模态数据库构建；2）DeepLN深度学习框架实现92.46%的良恶性鉴别准确率；3）自主开发的Tre-LDCT技术使早期肺癌检出敏感性达96%；4）捕获法血浆ALK检测（灵敏度79.2%）和PD-L1ES影像组学模型（AUC 0.946）指导精准治疗。

【NOVEL EFFECTIVE SCREENING APPROACHES】
研究重新定义中国高危人群标准（年龄>40岁+吸烟/COPD/肺纤维化/恶性肿瘤史），创新Tre-LDCT技术通过亚毫米重建解决传统CT空间分辨率不足问题，使IA期检出率从46.3%提升至65.6%，远超全球44.5%水平。特别在≤1cm结节中，AI辅助诊断使漏诊率从10.6%降至1.5%。

【PRECISE DIAGNOSIS APPROACHES】
团队开发的DeepMRDTR模型有效区分肺癌与肺炎/结核的相似影像，而C-Lung-RADS系统将诊断敏感性提升至87.1%（Lung-RADS v2022为63.3%）。分子层面发现HOXD9/SHOX2等甲基化标志物，构建的LunaCAM-S模型对<1.2cm肿瘤检出率达86%。

【MOLECULAR CHARACTERIZATION】
非侵入性分子可视化成为亮点：HX103探针实现EGFR活性动态监测，自研纳米鸡尾酒疗法（吉非替尼+YAP-siRNA+Ppa）使耐药肿瘤抑制率达86.7%。影像组学预测EGFR突变亚型的AUC达0.841，PD-L1表达三级分型的准确率超93%。

这项研究首次建立适合中国人群的肺癌全流程管理标准，使超早期肺癌5年生存率创97.5%的记录。提出的"医学影像生态学"概念，通过宏观影像反推微观分子事件，为肿瘤无创诊断开辟新路径。团队正通过5G移动CT车将方案推广至基层，其生物标志物检测成本仅为常规NGS的1/5，真正实现了从实验室到临床的转化。未来结合大语言模型（LLM）的智能交互系统，或将重塑肺癌诊疗范式。