综述：前列腺癌治疗指导的新型生物标志物

这篇综述系统探讨了非转移性前列腺癌风险分层的最新进展，重点介绍了分子（如Decipher、Oncotype DX）、数字病理（AI驱动的计算病理学）和影像学（多参数MRI）生物标志物的技术原理、临床价值及挑战。通过整合新型生物标志物，有望优化传统临床病理变量（如Gleason分级、PSA）的局限性，减少过度治疗或治疗不足，推动个体化医疗发展。

　　

引言
前列腺癌是美国男性最常见的非皮肤恶性肿瘤，2025年预计新发病例达313,780例，其中85%为非转移性疾病。全球范围内，其发病率位居男性癌症第二位，2022年病例数近150万。该疾病具有高度异质性，传统风险分层依赖临床分期、前列腺特异性抗原（PSA）、活检阳性核心比例和Gleason分级组等指标。尽管Partin Tables、D’Amico风险分组等工具已应用数十年，但其性能仍存在不足，亟需新型生物标志物提升精准性。

什么是生物标志物？
生物标志物（Biomarker）指可客观测量的生物学特征，用于指示正常生理、病理过程或治疗反应。分为预后型（预测疾病自然病程）和预测型（评估治疗响应）两类。例如，基因组分类器通过分析肿瘤基因表达谱提供风险评分，而影像学生物标志物则从多参数MRI中提取人类可识别特征或放射组学数据。

商业化分子生物标志物
目前主流基因组分类器包括Decipher Prostate Test（基于22个基因表达）、Oncotype DX Genomic Prostate Score（12基因模型）和Prolaris（细胞周期相关基因）。Decipher因获得美国医保广泛覆盖而应用最广，其评分可预测转移风险和放疗后生存获益。这些工具通过微阵列或RNA测序技术实现，但成本较高且需进一步验证跨种族适用性。

计算病理学的崛起
人工智能（AI）与数字病理结合催生了计算病理学领域。卷积神经网络（CNN）等算法可自动分析组织切片中的形态学特征，例如核分裂象或基质结构，其预测能力媲美传统病理学家。例如，某些AI模型能从H&E染色切片中提取隐匿性预后信息，补充Gleason分级的不足。

影像学突破：多参数MRI
多参数MRI（T2加权成像、扩散加权成像和动态增强MRI）不仅提升临床显著性前列腺癌的诊断率，其衍生参数（如表观扩散系数ADC）还具有预后价值。放射组学通过高通量提取图像纹理特征，可预测Gleason升级或生化复发风险，但需解决扫描协议标准化问题。

挑战与未来方向
多数生物标志物在欧裔人群中开发，需加强非裔、亚裔等群体的验证。此外，成本、临床可解释性和标准化是推广的主要障碍。未来需开展前瞻性试验，明确这些工具如何整合至现有诊疗流程，最终实现真正的个体化医疗。

结论
分子、影像和数字病理生物标志物为前列腺癌风险分层提供了超越传统工具的新维度。尽管存在局限性，其潜力已通过预后预测和疗效预测初步证实，有望重塑临床决策范式。