《Frontiers in Immunology》：Liquid biopsy, multi-cancer early detection, and artificial intelligence: new frontiers in cancer screening from a technological and immunological perspective
编辑推荐：
早期癌症检测仍是肿瘤学领域的核心挑战，许多致死性肿瘤在确诊时已错过可治愈窗口，而现有器官特异性筛查方法仅覆盖有限癌种，且受限于侵入性、成本、可及性或分期依赖性灵敏度等问题。液体活检、多癌种早期检测（multi-cancer early detection, M
早期癌症检测仍是肿瘤学领域的核心挑战，许多致死性肿瘤在确诊时已错过可治愈窗口，而现有器官特异性筛查方法仅覆盖有限癌种，且受限于侵入性、成本、可及性或分期依赖性灵敏度等问题。液体活检、多癌种早期检测（multi-cancer early detection, MCED）与人工智能（artificial intelligence, AI）正快速重塑该领域，但其临床意义需审慎解读。本综述批判性评估了主要液体活检分析物，包括循环肿瘤DNA（circulating tumor DNA, ctDNA）、细胞游离DNA（cell-free DNA, cfDNA）甲基化与片段组学、循环肿瘤细胞（circulating tumor cells, CTCs）、细胞外囊泡（extracellular vesicles, EVs）、非编码RNA、肿瘤教育血小板（tumor-educated platelets, TEPs）及多组学特征，重点关注其预期用途、临床成熟度、组织起源（tissue-of-origin, TOO）价值与转化局限性。本综述的独特之处在于将肿瘤来源信号与宿主反应及免疫读数整合，包括基于外周血单个核细胞（peripheral blood mononuclear cells, PBMCs）的监测、免疫细胞来源EVs、外泌体免疫检查点分子及炎症混杂因素，从而将液体活检同时构建为癌症检测工具与肿瘤-免疫互作窗口。我们进一步将MCED视为临床诊疗路径而非孤立血液检测，强调阳性预测值（positive predictive value, PPV）、阴性预测值（negative predictive value, NPV）、癌症患病率、诊断路径、假阳性后续检查、过度诊断、死亡获益、成本效益与公平可及的重要性。AI的作用则围绕模型开发、多模态融合、TOO预测、校准、可解释性、偏倚、泛化性与临床落地展开讨论。贯穿这些技术的核心转化信息是：技术可检测性不等同于临床就绪性。尽管部分检测已进入明确临床或指南支持场景，多数新兴生物标志物与AI赋能模型仍处于研究或转化阶段。未来进展将依赖于标准化工作流程、代表性人群的前瞻性验证、临床效用证据、监管与伦理监督，以及与现有筛查和诊断体系的整合。
2 作为临床分层框架的液体活检
液体活检指分析血液、尿液、唾液、脑脊液、胸腔积液等可及体液中的肿瘤来源、肿瘤相关及宿主反应生物标志物，涵盖CTCs、ctDNA、cfDNA、microRNAs（miRNAs）、EVs及其他细胞游离核酸，以及PBMCs等循环免疫细胞读数。不同肿瘤类型与解剖部位可能在不同体液区室释放更具信息量的信号，因此需按预期临床用途解读其应用：无症状或高风险人群筛查要求极高特异度、低假阳性负担、已验证的诊断路径及分期前移或结局获益证据；诊断、微小残留病（minimal residual disease, MRD）监测、复发监测与治疗反应监测则需不同验证终点。各分析物的临床成熟度差异显著：CellSearch?系统获FDA批准用于转移性乳腺癌、结直肠癌与前列腺癌患者的CTC计数，辅助疾病监测；甲基化SEPT9检测（Epi proColon）获FDA批准用于≥50岁平均风险成人结直肠癌筛查；尿液外泌体RNA检测（ExoDx Prostate IntelliScore）获指南支持用于前列腺穿刺风险分层；而cfDNA片段组学、TEPs、环状RNA（circular RNAs, circRNAs）及多数EV cargo标志物仍处转化或探索阶段。临床应用需区分分析性能与临床效用，回顾性病例对照研究结果不可直接外推至真实世界筛查人群，低患病率环境下假阳性后果更为严重。
2.2 技术平台与前分析标准化
液体活检检测依赖三大技术领域：靶向分子检测、全基因组或多组学分析及分析物富集。靶向PCR技术（如微滴数字PCR（droplet digital PCR, ddPCR）、定量PCR（quantitative PCR, qPCR））适用于预设靶标，但发现能力有限；测序技术（如下一代测序（next-generation sequencing, NGS）、RNA测序、纠错靶向测序、甲基化分析与浅全基因组测序（shallow whole-genome sequencing, WGS））可提供多维组学信息，但成本高且生信处理复杂；细胞与囊泡分析物富集方法（如免疫磁珠捕获、无标记微流控、尺寸排阻色谱）存在平台特异性偏倚。前分析标准化是临床转化的核心，需覆盖样本采集、处理时间、生物样本分馏、质量控制、归一化、分析读数与报告全流程，尤其针对CTCs需统一富集与识别标准，EV检测需规范分离纯度与报告，TEPs与PBMCs检测需严格控制处理相关活化伪影，循环RNA检测需管理降解、溶血与归一化问题。
2.3 基因组、表观遗传与片段组学液体活检
ctDNA突变分析成熟应用于已确诊癌症的分子分型、靶向治疗选择、MRD监测与耐药检测，但因早期患者肿瘤分数极低且存在克隆性造血等混杂因素，尚不适合作独立人群早筛工具。cfDNA甲基化是早筛领域临床进展最快的信号之一，甲基化改变频繁、稳定且具有组织特异性，可支持癌症信号检测与TOO推断。代表性甲基化检测如膀胱癌EpiCheck、肺癌Epi proLung、食管癌多中心前瞻性panel、胃肠道GutSeer/GUIDE及肝癌HepaClear等，均在特定适应症中展示良好诊断效能，但仍需依据预期用途、人群风险与下游诊断路径审慎解读。cfDNA片段组学通过分析片段大小分布、末端基序、核小体定位等染色质相关模式，可在不依赖预设热点突变的情况下提供互补信息，DELFI（DNA evaluation of fragments for early interception）技术在多癌种及肝癌监测中显示出潜力，但其性能受前分析变量、炎症与组织损伤等生物混杂因素影响，目前仍属新兴补充手段。此外，无创产前检测（non-invasive prenatal testing, NIPT）中异常cfDNA模式偶可提示母体隐匿恶性肿瘤，此类偶然发现需专门临床路径以避免不必要焦虑与过度检查。
2.4 细胞、囊泡与免疫来源液体活检
CTCs可提供完整细胞材料，反映上皮-间质转化（epithelial-to-mesenchymal transition, EMT）状态、转移潜能与肿瘤异质性，部分高风险人群中CTC检出早于影像学可见病灶，但因早期丰度极低、富集偏倚、EMT相关标记丢失及平台异质性，尚未成为成熟早筛工具。EVs/exosomes携带蛋白质、脂质、DNA与RNA，稳定性高且可反映肿瘤-基质-免疫细胞通讯，尿液外泌体RNA检测已用于前列腺穿刺风险分层，但多数EV标志物仍处探索阶段，分离纯度、cargo归一化与报告标准不统一限制了临床转化。TEPs通过肿瘤-血小板互作重塑RNA剪接与蛋白谱，可辅助癌症检测与TOO推断，但易受血小板活化、炎症、血栓形成及处理伪影干扰，目前仍为探索性指标。PBMCs监测可提供系统性免疫状态读数，在非小细胞肺癌与小细胞肺癌接受化疗和/或抗PD-L1治疗中，响应者PBMCs显示更高STING与CXCL10水平及DNA损伤反应相关改变，但其作为早筛工具的价值仍待验证。
2.5 循环RNA生物标志物与多组学整合
循环非编码RNA（non-coding RNAs, ncRNAs）包括miRNAs、长链非编码RNA（long non-coding RNAs, lncRNAs）与circRNAs，分别具有稳定性、组织/癌症情境特异性及抗外切酶降解优势，但单一RNA标志物常因溶血、炎症、组织损伤与样本处理变异而缺乏足够癌症特异性，更适合作为多标志物panel、EV cargo分类器或多组学模型的组成部分。多组学液体活检通过整合基因组、表观基因组、转录组、蛋白质组与片段组信号，有望提升灵敏度、特异度、TOO分辨率与纵向监测能力，计算融合策略可分为早融合、中融合与晚融合，需针对性解决缺失数据、批次效应、特征缩放、过拟合与平台特异性噪声问题。尽管多组学在早期肝癌、肺癌、食管癌与结直肠癌中显示出优于单分析物的潜力，但高成本、技术复杂度与临床解释难度使其目前仍处概念验证或早期前瞻性阶段。
2.6 液体活检信号的免疫学解读
液体活检信号不仅是肿瘤被动脱落产物，还反映肿瘤-宿主免疫互作，包括免疫监视、慢性炎症、免疫逃逸及治疗诱导免疫重塑。cfDNA/ctDNA可体现肿瘤细胞死亡、免疫介导细胞毒性及治疗相关组织损伤；片段组学模式可捕捉肿瘤与非肿瘤细胞来源贡献；EVs携带免疫调节蛋白与RNA；CTCs可表达PD-L1等免疫逃逸标记；TEPs或PBMCs特征可反映系统性炎症与免疫激活状态。慢性炎症、感染、自身免疫病、肝损伤、吸烟相关炎症及组织损伤均可增加cfDNA释放、改变细胞因子谱、活化血小板并重塑循环RNA或EV cargo，降低癌症特异性，尤其在早筛场景中需结合临床背景综合解读。外泌体PD-L1可通过PD-1轴抑制抗肿瘤T细胞活性，与疾病进展、免疫抑制及对PD-1/PD-L1阻断的响应或耐药相关；肿瘤来源外泌体PD-L2也被证实可损害T细胞功能，这些免疫相关液体活检信号主要用于治疗反应监测，不应与人群早筛证据混淆。
2.7 液体活检分析物的临床成熟度比较
液体活检分析物的价值取决于分析灵敏度、预期用途、临床成熟度、早期灵敏度、TOO价值、标准化状态、研究设计与临床效用证据。已获FDA批准或指南支持的检测有明确适应症：CellSearch用于转移性乳腺癌、结直肠癌与前列腺癌监测；Epi proColon与Shield为结直肠癌筛查工具；ExoDx Prostate IntelliScore用于前列腺穿刺决策支持。突变型ctDNA成熟应用于已确诊癌症的分子分型、治疗选择与MRD监测，早筛受限；cfDNA甲基化是MCED最有前景的分析物类别，CCGA与PATHFINDER等大型研究验证了可行性，但死亡率获益、诊断效率、成本效益及与现有筛查整合仍需证明。其余分析物如片段组学、CTCs、EVs、TEPs、PBMCs特征、circRNAs、代谢组与微生物组标志物大多处于探索或转化阶段，应视为互补工具而非可互换替代，需依据监管状态、指南支持、癌种、分期、验证水平与临床可操作性解读。
3 作为筛查诊疗路径的MCED
MCED旨在无症状个体或定义高风险人群中进行早筛，需区别于已确诊患者的液体活检监测。与器官特异性筛查相比，MCED可提升筛查效率并覆盖胰腺癌、卵巢癌、胆道癌等无标准筛查程序的癌种，但应作为完整诊疗路径评估，而非孤立血液检测。人群层面性能不能仅用灵敏度、特异度或AUC判断，PPV与NPV强烈依赖癌症患病率、目标人群风险与筛查间隔；低患病率下即使高特异度检测也可产生大量假阳性，引发下游诊断负担。代表性MCED临床研究包括CancerSEEK（cfDNA突变+循环蛋白，病例对照验证）、DETECT-A（首个大规模前瞻性干预筛查，PPV 19.4%，联合PET-CT提升至40.6%）、CCGA（甲基化验证，>50癌种）、PATHFINDER（前瞻性队列，PPV 38.0%，特异度99.1%）、DELFI（片段组学）、SYMPLIFY（症状人群诊断分流）及SPOT-MAS/K-DETEK（亚洲人群多模态验证）。阳性MCED结果需启动诊断路径（影像、内镜、活检或短间隔随访），其价值取决于能否高效定位癌症、避免过度侵入性检查并促成临床有意义癌症的早期治疗。假阳性与不确定结果可致焦虑、重复检查、资源消耗，假阴性则可能提供不当 reassurance；过度诊断风险亦需关注。当前MCED证据多来自可行性或早期实施研究，死亡率影响仍不确定，未来需明确最佳筛查间隔、与现有单癌种筛查整合方式、阳性后标准化诊断路径及卫生系统承接能力，并结合成像、临床风险模型与AI优化风险分层。
4 AI辅助解读与多模态落地
AI涵盖机器学习（machine learning, ML）、深度学习（deep learning, DL）、自然语言处理与计算机视觉等技术，可支持影像、液体活检、临床数据与电子健康记录的高维模式提取。影像领域AI已在乳腺钼靶、低剂量CT肺癌筛查、结肠镜、数字病理与前列腺MRI中展示提升阅片效率与病变检测的潜力，但性能依赖数据集、疾病谱、设备协议与验证设置，应作为临床路径内的决策支持工具。液体活检与MCED中，AI可辅助突变过滤、甲基化模式识别、片段组特征提取、多分析物融合与TOO预测，尤其适用于稀疏癌症信号与高维背景噪声场景。模型开发需遵循透明可复现标准，高维特征下需独立外部验证甚至前瞻性多中心评估，TRIPOD+AI与PROBAST分别提供预测模型报告与偏倚评估指南。泛化性与公平性为核心挑战，队列偏倚、谱偏倚与数据集偏移可源于扫描仪、成像协议、测序平台、样本处理流程、人口构成与医疗可及性差异，需在多机构、多地区、多平台与临床相关亚组中验证，并报告亚组区分度、校准度、PPV、NPV与临床效用。可解释性与工作流整合是安全落地的必要条件，DL模型的不透明性要求不确定性估计、失效模式分析、人工监督与局限性沟通，CONSORT-AI与SPIRIT-AI规范了临床试验中AI干预的报告要求。全生命周期治理需覆盖模型更新、算法漂移、网络安全、问责制与上市后监测，FUTURE-AI框架强调公平、通用、可追溯、可用、稳健与可解释的核心原则。
5 监管、伦理与健康经济考量
5.1 液体活检、MCED与AI筛查的监管与伦理考量
监管评估需区分分析有效性（检测是否可重复准确测量目标生物标志物）、临床有效性（检测是否在预期人群中准确识别癌症或预测TOO）与临床效用（检测是否改善临床或人群结局，如更早诊断、减少晚期发病率、降低死亡率）。MCED在无症状人群中开展，阳性结果非最终诊断，不确定结果可引发诊断路径负担、焦虑、并发症与经济压力，过度诊断风险需纳入伦理评估。AI工具的性能可能在部署后随人群特征、临床实践、数据获取协议变化而漂移，监管需覆盖全生命周期，包括上市前验证、预设更新程序、版本控制、漂移监测、网络安全与审计问责。隐私与数据治理需保障基因组、影像与临床数据的存储安全、受控共享与防歧视，意外生殖系或癌症风险发现需明确披露政策与遗传咨询流程。公平可及是核心实施要求，需避免技术扩大健康差距，应通过多样化人群验证、可负担定价、初级保健整合与可及诊断路径促进 equity，并在实施研究中纳入弱势群体、报告亚组性能并监测后续随访公平性。
5.2 健康经济评估与实施负担
从卫生系统视角，早筛是重大投资决策，经济评估通常基于质量调整生命年（quality-adjusted life years, QALYs）与增量成本效益比（incremental cost-effectiveness ratios, ICERs），覆盖检测获取、样本处理、确诊检查、治疗、假阳性管理、患者时间与生产力收益的全路径成本。现有证据表明结直肠癌筛查（结肠镜、粪便免疫化学检测、多靶点粪便DNA）具成本效益，肝癌甲基化血浆DNA panel则通过低 assay 成本适配肝硬化人群监测需求。MCED经济评估对分期前移、癌症患病率、PPV、假阳性率及下游诊断成本的假设高度敏感，小幅度特异度损失在低患病率人群中可引发大量额外检查，需纳入假阳性负担、过度诊断、患者报告结局与生活质量评估。AI可通过风险适配筛查、减少不必要检查与优化人力配置提升经济价值，但需计入数据基础设施、模型维护、漂移监测、人员培训、网络安全与责任管理的额外成本。总体需以全路径临床获益、可接受危害、公平可及与可持续经济价值为采纳前提。
6 结论与展望
早期癌症检测正成为跨越肿瘤生物学、检测技术、临床工作流与卫生系统实施的复杂转化目标。液体活检、MCED、多组学与AI辅助解读的融合拓展了筛查的技术可能性，但不应替代组织活检与器官特异性成像的金标准地位。核心转化信息是技术可检测性不等于临床就绪性，各技术需按预期用途验证：筛查与MCED需以早期灵敏度、PPV、假阳性负担、诊断率、分期前移与结局获益为核心终点；诊断、MRD监测、复发监测与治疗反应监测则需差异化验证。液体活检分析物临床成熟度分层明确，突变型ctDNA已成熟服务于精准治疗，甲基化与片段组学支撑MCED发展，其余免疫与宿主反应标志物多为探索性补充。免疫视角下，液体活检信号可与免疫治疗决策关联，但需对照组织免疫标志物验证，并排除炎症混杂。MCED与AI的未来核心问题是从“能否检测到微弱信号”转向“能否作为安全、公平、成本有效的诊疗路径落地”。前瞻性多中心代表性研究、标准化工作流、诊断路径优化、健康经济评估与公平准入是实现价值的关键，最终目标是构建基于证据的、风险适配的、与现有体系互补的早筛新模式，推动更早诊断、更精准监测与更公平的癌症负担降低。
