創立早篩早診早治系列科技，將肺癌的早期診斷率從26.48%提高至60.78%；研發人工智慧產品對3-5mm肺小結節快速檢出準確性達98.8%；建立經皮穿刺獲取小樣本組織用於肺癌基因突變檢測，準確率達95.45%……

今天，2020年度國家科學技術獎勵大會，四川大學華西醫院呼吸與危重症醫學科李為民教授牽頭的“肺癌早期精准診斷關鍵技術的建立與臨床應用”獲得2020年度國家科技進步二等獎。

為何瞄準肺癌早篩早診？

相比晚期5.8%生存率早期5年生存率達92%以上

“曾經有一比特44歲女性患者，2013年體檢時發現2.5mm淡薄小結節影，當時被漏診；2014年複查時結節直徑已經增大至7mm，但因為種種原因未處理；2015年已經長大為27mm，經肺癌手術後明確病理診斷是腺癌，2年後複查時發現已經雙肺轉移，預後極差。”李為民說，其實早期肺癌5年生存率可達92%以上，但晚期肺癌生存率僅有5.8%，“如果她在2014年第一次複查發現結節增大時就處理，那麼她的預後將是很好的。”這個病人的慘痛教訓，讓李為民教授把目光瞄准了肺癌早篩早診。

如何確定早篩早診的範圍呢？勢必需要關注肺癌篩查的高危人群，那這個人群又如何確定呢？

現時美國及歐洲各國把年齡大於55歲的重度吸烟者作為肺癌高危人群，然而資料顯示，我國肺癌高危人群年齡逐漸年輕化，其中非吸烟肺癌患者的比例接近50%，小於40歲、小於55歲肺癌患者的比例為13.2%和56.7%。如果照搬國外的篩查指南，那麼將漏掉90%以上的肺癌。

那為何我國與國外肺癌高危人群有如此大的差异？有無特异分子特徵呢？基於此，李為民教授團隊對肺癌患者家族進行了深入研究，發現並證實了兩個新癌基因PROM1和CRTC2，發現了年輕非吸烟肺癌患者新融合突變基因，BPIFB1等6個新易感基因被“東亞肺腺癌基因組圖譜”收錄，進一步證實了中國肺癌患者具有特异性的分子特徵。

為此團隊提出：40歲以上人群應用低劑量螺旋CT（LDCT）進行肺癌篩查，並創新性地利用移動車載CT在四川綿竹、成都龍泉驛區和郫都區、甘孜等地對31500多人進行篩查，最後篩查出200多例早期肺癌。項目組並以5G資訊平臺及影像雲為支撐，建立華西—縣醫院—社區的三級協同體系，再由華西醫院專家從科技上支持縣醫院及社區醫生的診斷及處理方案製定，建立了華西區域醫療肺結節/肺癌全程管理生態圈，推動了肺癌早期規範篩查。

由此，這項研究成果將肺癌高危人群定義為≥40歲，有任一危險因素（吸烟和曾經吸烟、慢性肺部疾病、環境或職業暴露、肺癌家族史等），這部分人群行LDCT篩查已寫入《肺癌篩查與管理中國專家共識》，並被納入《健康中國行動》計畫。

如何破解早期肺癌漏診？

肺癌（肺結節）AI輔助診斷，檢出準確率達98.8%

現在各級醫院各類檢查設備越來越先進、完備，但是早期通過儀器篩查出來的結節是不是都是肺癌，如何精准診斷？如何打破早期肺癌漏診的瓶頸呢？

李為民教授團隊創新影像組學科技、人工智慧科技，通過建立臨床資源資料庫，突破了肺癌早期精准診斷的技術難題。通過對臨床、影像、病理、基因等多元數據系統的集成和選取，建成了41574例大樣本肺癌臨床智慧病種庫，為新型影像技術開發提供大數據支撐。

同時，項目組挖掘CT影像數位化資訊，選取病灶紋理、小波、形狀、强度等485個特徵，並與臨床、病理、基因等資訊相關聯，構建基於影像組學科技的非侵入性肺癌診斷預測模型，提高預測準確性。

有了大數據和預測模型的支撐，團隊進一步研發出了肺癌（肺結節）AI輔助診斷系統，1分鐘即可實現結節定位識別和定性輔助診斷，對3-5mm肺小結節檢出準確率達98.8%，大幅提高＜1cm早期肺癌診斷率。

該系統於2016年開始先後在四川大學華西醫院等全國155家醫院使用，既提高了胸部CT閱片效率，也减少了肺部小結節漏診率，賦能基層，對實現肺癌早期診斷同質化發揮了重要作用。

如何推動肺癌規範診療？

“確立高危、規範篩查、系統評估、精准診斷”

8年前，李為民帶領團隊建立並完善了肺癌小標本獲取方法及分子分型快速檢測路徑，通過影像智慧無創預測常見基因突變（EGFR、TP53等），相比傳統管道時間大為縮減。建立經皮穿刺獲取小樣本科技用於EGRF、ALK等基因突變檢測和分子分型，準確率達95.45%；建立目標捕獲結合NGS科技液體活檢檢測ALK融合基因，與組織分子檢測吻合率92%；發明一步法快速構建擴增子文庫方法，開發出系列腫瘤液體活檢試劑盒……

為了更快地推動肺癌規範診療，近年來，李為民團隊更是將“搶”時間做到了極致。

他們率先綜合了染色質開放序列、基因組及轉錄組特徵解析肺癌演化分子機制，發現了染色質開放區域與肺癌相關基因拷貝數變化明顯相關並調控PI3K/Akt訊號通路，描繪了肺癌染色質開放圖譜，該研究成果發表在國際著名癌症雜誌Cancer Res上，該刊同期述評認為該成果開啟了肺癌多組學研究新時代。

針對臨床缺乏高敏感性、高特异性分子標誌物的現狀，李為民團隊從早期肺癌血漿中篩選證實BAI-1、TSP-1等4個分子，實現早期肺癌診斷敏感性達90%，高於常用標誌物（敏感性

“我們希望通過這一系列的研究，創立‘確立高危、規範篩查、系統評估、精准診斷、全程管理’的肺癌早篩早診早治系列科技，更快地用於老百姓。”在李為民教授帶領下，團隊通過集成創新，使手術可治癒的早期肺癌（IA1期）診斷率提高了10倍，為11.82%（全球僅1.1%），lA期肺癌診斷率從2011年的26.48%提高至2018年的60.78%，破解了早期肺癌漏診難題，突破了肺癌早期精准診斷科技瓶頸，解决了肺癌早期分子分型靶向治療的臨床問題，有力地推動我國肺癌精准診療的規範化行程。

成都日報·錦觀新聞記者楊蘇圖片由四川大學華西醫院提供

編輯宋和霄校對藺虹豆