前言

早期診斷是提升肺癌患者五年生存率的“黃金鑰匙”。當前，肺癌早診技術正處于從形態學診斷向分子診斷與智能診斷轉型的關鍵時期，新技術的涌現為臨床提供了更多早期干預的機會。在2026年1月25日召開的“2025CACA肺癌新進展年度盤點大會”上，來自重慶大學附屬三峽醫院的印明柱教授特帶來了《肺癌早診技術最新進展》的主題分享，全面梳理了肺癌早診技術領域的最新研究進展。

肺癌早篩仍存在未滿足需求，亟需新技術探索

肺癌是全球疾病負擔最重的惡性腫瘤之一，2022年全球發病率和死亡率均居首位1。在我國，肺癌的防治形勢同樣嚴峻，核心挑戰在于：大多數患者在確診時已屬中晚期。研究表明，早期肺癌患者的5年生存率優于晚期2，因此，將肺癌診斷關口前移，實現早期發現與干預，對于改善患者預后具有至關重要的意義。

目前，肺癌的早期篩查主要依托影像學檢查與腫瘤標志物檢測等。低劑量螺旋CT（LDCT）的普及，極大地提升了對肺部微小結節的檢出能力。此外，正電子發射計算機斷層顯像（PET-CT）、多模態影像組學以及腫瘤標志物檢測等手段，同樣為肺癌診斷提供了參考價值。

然而，現有技術仍存在一定的局限性，例如：LDCT技術的假陽性率高達20%-30%，可能導致過度診斷與不必要的侵入性檢查；腫瘤標志物檢測則存在敏感性與特異性不足問題，難以盡早提示癌變風險。這些臨床未滿足的需求，持續驅動著更為精準、高效的早診新技術探索。

基于循環腫瘤細胞的檢測路徑，為肺癌早期篩查提供了新思路

在肺癌早診領域，液體活檢技術正展現出日益重要的價值。以循環腫瘤DNA（ctDNA）甲基化檢測、微小RNA（miRNA）檢測等為代表的液體活檢方法，因其無創、便于重復動態監測、樣本易獲取等優勢，已成為研究熱點與臨床探索的重要方向。

印明柱教授團隊聚焦于液體活檢中的循環腫瘤細胞（CTCs）檢測路徑，開創性地將病理學診斷思維系統性地引入CTCs研究，建立了基于蘇木精-伊紅（HE）常規染色的CTCs形態學鑒定技術3。該技術直接捕獲外周血中的上皮來源細胞并進行染色，通過對其形態特征進行分析，旨在評估個體的免疫監視功能狀態。研究發現，在常規體檢人群的外周血中即可檢出上皮來源細胞，其數量與形態的異常，可能提示機體免疫清除能力下降，反映了潛在的“易患癌”風險。

由此，為進一步提升診斷精準度，團隊利用人工智能輔助的病理形態學分析系統，基于大規模臨床驗證（涉及1552例患者、超2.1萬張圖像），對捕獲的細胞進行了精細化的四分類：即典型的CTCs、CTCs樣、靴釘樣CTCs和巨噬細胞樣細胞（CAML）。此體系診斷準確率均超過94%，為肺癌的早期識別與風險分層提供了強有力的新型工具。

CTCs技術、阿秒脈沖技術與多組學大數據的模式構建，為大范圍人群篩查奠定基礎

為突破超早期診斷的靈敏度瓶頸，團隊引入了2023年諾貝爾物理學獎成果——阿秒脈沖技術。該技術能以極高的時間分辨率探測分子或原子的瞬時電子狀態，從而捕捉血液樣本中極微弱的物質變化信息，是一種極為靈敏的探測手段。

基于此，團隊創新性地建立了一種聯動的分析路徑：先通過捕獲CTCs，繼而對其蛋白質組分進行全景圖譜掃描。此方法在復雜血液背景中實現了目標信號的“放大”，使檢測早期癌變相關分子變化成為可能。此外，該方法單個樣本的檢測時間僅需60毫秒，兼具高效率與低成本特征，為大范圍人群篩查提供了技術基礎。

融合上述創新，團隊構建了一套整合CTCs技術、阿秒脈沖技術與多組學大數據多模態分析策略。其標準化流程包括：采集5 mL外周血，自動化分離細胞，并使用基于人工智能影像學、CTCs形態病理及阿秒脈沖技術等多維數據建模，供多學科團隊進行綜合判讀與風險分層。這一體系旨在實現對肺癌高危人群的精準識別，為早期干預提供可靠依據。

總結

肺癌早診正邁向“精準篩查+智能分析”的新階段。通過多技術聯用，并結合個體化風險分層策略，有望真正實現肺癌“發現即早期”的診療目標。這不僅將顯著改善肺癌的防控效果，也是實現“健康中國2030”癌癥防治戰略目標的關鍵一環。

參考文獻：

[1]秦娜,馬紅霞,靳光付,等. 肺癌流行病學研究年度進展2022[J].中華醫學雜志,2023,103(14):1068-1073.

[2]邵俊,羅汶鑫,李為民.肺癌的早期診治進展與展望[J].臨床內科雜志,2025,42(11):881-884.

[3]Zhang X, Lai R, Bai L, et al. A cell-interacting and multi-correcting method for automatic circulating tumor cells detection. Artif Intell Med. 2025;167:103164.