综述：卵巢癌演变格局：生物技术与人工智能筛查治疗的创新

（编辑推荐）本综述聚焦卵巢癌（OC）全球诊疗困境，系统梳理了生物技术与人工智能（AI）在早期筛查和联合治疗中的突破性进展，强调多学科融合对改善患者预后、缩小医疗差距的关键作用，尤其关注中低收入国家（LMICs）的应用潜力。

　　

卵巢癌的全球挑战与诊疗现状
卵巢癌（OC）作为妇科恶性肿瘤中致死率最高的癌种之一，全球发病率居女性恶性肿瘤第七位，死亡排名第八位。由于缺乏有效的早期筛查手段，约70%患者确诊时已进展至晚期，传统治疗手段面临耐药性和毒副作用等局限。流行病学研究显示，OC的发病存在显著的种族和地域差异，这与遗传因素（如BRCA突变）及经济水平密切相关。

生物技术的革新力量
近年来，液体活检技术通过检测循环肿瘤DNA（ctDNA）和外泌体生物标志物，显著提升了OC早期诊断灵敏度。分子分型技术的进步使得高级别浆液性癌（HGSC）等亚型的精准治疗成为可能。PARP抑制剂（如Olaparib）针对同源重组修复缺陷（HRD）患者的靶向治疗，将五年生存率提高了15%-20%。表观遗传学调控（如DNA甲基化）和肿瘤微环境（TME）重塑策略为复发患者提供了新选择。

人工智能驱动的诊疗革命
深度学习算法在影像组学中的应用实现了超声和MRI图像中微小病灶（<1cm）的自动识别，筛查准确率达92.3%（较传统方法提升28%）。自然语言处理（NLP）系统通过分析电子健康记录（EHRs）预测OC风险，AUC值达0.89。AI辅助的药物重定位平台筛选出二甲双胍等老药新用方案，可逆转铂类耐药。值得注意的是，IBM Watson系统在临床试验匹配中使患者入组效率提升40%。

临床转化与未来展望
当前研究强调"AI+生物标志物"多模态筛查模型的构建，如CA-125联合HE4蛋白检测与机器学习预测算法。在资源有限地区（LMICs），便携式AI诊断设备（如智能手机显微镜）大幅降低了筛查成本。挑战在于数据标准化和伦理规范，需通过跨国合作（如ICGC项目）建立OC专属数据库。预计到2030年，整合基因组学、免疫治疗（如PD-1/CTLA-4抑制剂）和AI预测的个性化治疗方案将使晚期OC生存期突破60个月。

跨学科协同的破局之路
该领域发展凸显了"生物标记物发现-AI模型训练-临床验证"的闭环研究范式。通过将类器官药敏测试与AI剂量优化结合，可实现"患者数字孪生"模拟治疗。未来需加强病理学家、数据科学家和临床医生的协作，特别是在解释性AI（XAI）模型开发方面，以增强临床决策可信度。这种融合创新不仅适用于OC，更为其他沉默性癌症（如胰腺癌）的诊疗提供了范式参考。