文章图片

点读
创立早筛早诊早治系列技术 ， 将肺癌的早期诊断率从26.48%提高至60.78%；研发人工智能产品对3-5mm肺小结节快速检出准确性达98.8%；建立经皮穿刺获取小样本组织用于肺癌基因突变检测 ， 准确率达95.45%……
11月3日 ， 2020年度国家科学技术奖励大会上 ， 四川大学华西医院呼吸与危重症医学科李为民教授牵头的“肺癌早期精准诊断关键技术的建立与临床应用”获得2020年度国家科技进步二等奖 。
从2001年起 ， 李为民教授及其团队长期致力于肺癌基础研究和临床转化 ， 开展科技攻关、建立早筛早诊体系、突破诊治难题 ， 实现了重大理论创新与技术突破 ， 达到肺癌早期诊断率和5年生存率“双提升”的目标 。
为何瞄准肺癌早筛早诊？
相比晚期5.8%生存率 ， 早期5年生存率达92%以上
“曾经有一位44岁女性患者 ， 2013年体检时发现2.5mm淡薄小结节影 ， 当时被漏诊；2014年复查时结节直径已经增大至7mm ， 但因为种种原因未处理；2015年已经长大为27mm ， 经肺癌手术后明确病理诊断是腺癌 ， 2年后复查时发现已经双肺转移 ， 预后极差 。 ”李为民说 ， 其实早期肺癌5年生存率可达92%以上 ， 但晚期肺癌生存率仅有5.8% 。 “如果她在2014年第一次复查发现结节增大时就处理 ， 那么她的预后将是很好的 。 ”这个病人的惨痛教训 ， 让李为民教授把目光瞄准了肺癌早筛早诊 。
目前美国及欧洲各国把年龄大于55岁的重度吸烟者作为肺癌高危人群 ， 然而数据显示 ， 我国肺癌高危人群年龄逐渐年轻化 ， 其中非吸烟肺癌患者的比例接近50% ， 小于40岁、小于55岁肺癌患者的比例为13.2%和56.7% 。 如果照搬国外的筛查指南 ， 那么将漏掉90%以上的肺癌 。
为何我国与国外肺癌高危人群有如此大的差异？有无特异分子特征呢？基于此 ， 李为民教授团队对肺癌患者家族进行了深入研究 ， 发现并证实了两个新癌基因PROM1和CRTC2 ， 发现了年轻非吸烟肺癌患者新融合突变基因 ， BPIFB1等6个新易感基因被“东亚肺腺癌基因组图谱”收录 ， 进一步证实了中国肺癌患者具有特异性的分子特征 。
为此团队提出：40岁以上人群应用低剂量螺旋CT（LDCT）进行肺癌筛查 ， 并创新性地利用移动车载CT在四川绵竹、成都龙泉驿区和郫都区、甘孜等地对31500多人进行筛查 ， 最后筛查出200多例早期肺癌 。 项目组并以5G信息平台及影像云为支撑 ， 建立华西—县医院—社区的三级协同体系 ， 再由华西医院专家从技术上支持县医院及社区医生的诊断及处理方案制定 ， 建立了华西区域医疗肺结节/肺癌全程管理生态圈 ， 推动了肺癌早期规范筛查 。
由此 ， 这项研究成果将肺癌高危人群定义为≥40岁 ， 有任一危险因素（吸烟和曾经吸烟、慢性肺部疾病、环境或职业暴露、肺癌家族史等） ， 这部分人群行LDCT筛查已写入《肺癌筛查与管理中国专家共识》 ， 并被纳入《健康中国行动》计划 。
如何破解早期肺癌漏诊？
肺癌（肺结节）AI辅助诊断 ， 检出准确率达98.8%
在打破早期肺癌漏诊瓶颈方面 ， 李为民教授团队创新影像组学技术、人工智能技术 ， 通过建立临床资源数据库 ， 突破了肺癌早期精准诊断的技术难题 。 通过对临床、影像、病理、基因等多维数据系统的集成和提取 ， 建成了41574例大样本肺癌临床智能病种库 ， 为新型影像技术开发提供大数据支撑 。
同时 ， 项目组挖掘CT图像数字化信息 ， 提取病灶纹理、小波、形状、强度等485个特征 ， 并与临床、病理、基因等信息相关联 ， 构建基于影像组学技术的非侵入性肺癌诊断预测模型 ， 提高预测准确性 。