肺結(jié)節(jié)是不是癌？

手術(shù)還是繼續(xù)隨訪？

會不會癌變？

……

這些問題

已經(jīng)成為大多肺結(jié)節(jié)患者的心頭之痛

為此

廣州醫(yī)科大學(xué)附屬第一醫(yī)院

國家呼吸醫(yī)學(xué)中心

何建行教授團隊

經(jīng)過多年探索研發(fā)出一項“黑科技”

可輔助精準判斷

不確定肺結(jié)節(jié)的良惡性

準確率達91%

肺結(jié)節(jié)精準診斷黑科技，準確率超90%-肽度TIMEDOO
近日，由何建行教授團隊牽頭，聯(lián)合基準醫(yī)療及全國24家中心共同合作開發(fā)，運用外周血cfDNA甲基化標志物、臨床信息和影像學(xué)特征構(gòu)建了肺結(jié)節(jié)良惡性分類模型，用于肺癌的早期診斷。該研究成果在國際頂級學(xué)術(shù)期刊The Lancet Digital Health(影響因子30.8)上正式發(fā)表，這是該團隊繼2021年在Journal of Clinical Investigation發(fā)表自主研發(fā)的全球首個基于cfDNA甲基化高通量測序液體活檢技術(shù)的肺結(jié)節(jié)診斷模型PulmoSeek的建模與驗證數(shù)據(jù)之后，再一次對該模型進行多模態(tài)升級。研究的主要共同完成人為何建行、曾慶思、范建兵、梁文華。
迄今為止，在已公開發(fā)表的基于cfDNA甲基化技術(shù)進行肺結(jié)節(jié)良惡性鑒別診斷的研究中，本研究納入樣本量最大、入選中心最多，是國際首個聯(lián)合cfDNA甲基化標志物、臨床信息和影像學(xué)特征用于機器學(xué)習(xí)建模并開發(fā)的多模態(tài)診斷模型（PulmoSeek Plus模型）用于肺結(jié)節(jié)良惡性鑒別，針對不同大小、不同類型肺結(jié)節(jié)亞組均有優(yōu)異的診斷性能和潛在臨床應(yīng)用價值。尤其是可以協(xié)助5-10mm不確定結(jié)節(jié)分流管理，可減少85%的良性結(jié)節(jié)不必要的侵入性檢查/手術(shù)、避免72%的惡性結(jié)節(jié)被延誤治療。

1+1＞2：CT影像+血漿甲基化

聯(lián)合提升診斷準確性

肺癌的早期診斷仍然是一個世界難題。臨床亟需一種穩(wěn)定、靈敏、無創(chuàng)的能“精準判定”肺結(jié)節(jié)良惡性的工具。研究團隊前期已建立了一種基于血液的cfDNA甲基化模型（PulmoSeek，包含100個甲基化位點）用于肺結(jié)節(jié)的良惡性診斷。這一工具已得到全國多中心臨床研究的驗證。理論上，影像特征對ctDNA非脫落病灶有更好的敏感性，而cfDNA生物標志物則更為特異，兩者有一定互補性。

因此，團隊在本研究中整合了cfDNA甲基化、臨床特征和CT影像特征，運用機器學(xué)習(xí)算法開發(fā)了一個組合模型PulmoSeek Plus，該模型的綜合診斷性能優(yōu)于單獨的甲基化模型PulmoSeek和影像學(xué)模型CIBM。

肺結(jié)節(jié)精準診斷黑科技，準確率超90%-肽度TIMEDOO
模型構(gòu)建（CIBM、IBMI和PulmoSeek Plus）
研究分為三個階段，共計入組1076例肺癌和304例非肺癌入組者的血液樣本。為了證實cfDNA甲基化和CT影像特征有1+1>2的效果，本研究開發(fā)了新的肺結(jié)節(jié)良惡性分類模型PulmoSeek Plus：PulmoSeek模型+CIBM模型。研究發(fā)現(xiàn)，該模型各期肺癌的敏感性≥95%，整體敏感性為0.98，對早期肺癌（0/I期）敏感性為0.98；對不同大小惡性結(jié)節(jié)的敏感性≥98%，整體敏感性為0.98，對不確定結(jié)節(jié)（5-10mm）敏感性為0.99。

值得注意的是，當(dāng)發(fā)病率為10%時，該模型校正后的陰性預(yù)測值（NPV）高達1.0。

肺結(jié)節(jié)精準診斷黑科技，準確率超90%-肽度TIMEDOO

PulmoSeek Plus模型在早期肺癌和小結(jié)節(jié)中的檢測靈敏度

1cm以下的微小肺結(jié)節(jié)也能鑒別

為了兼顧“排陰（rule-out）”和“確陽（rule-in）”的臨床需求，本研究同時應(yīng)用PulmoSeek Plus的兩個cut-off（高靈敏度/低特異性 vs. 高特異性/低靈敏度）將不確定結(jié)節(jié)（IPN, 5-10mm）重新分類成低風(fēng)險、中風(fēng)險和高風(fēng)險。在541例合并數(shù)據(jù)集里，利用PulmoSeek Plus模型“三分法”重分類可減少89%的良性結(jié)節(jié)不必要的侵入性檢查/手術(shù)、避免73%的惡性結(jié)節(jié)被延誤治療。由于不確定結(jié)節(jié)在臨床實踐中非常難判定良惡，本研究將5-10mm的小結(jié)節(jié)定義為不確定結(jié)節(jié)，利用PulmoSeek Plus模型“三分法”重分類可減少85%的良性結(jié)節(jié)不必要的侵入性檢查/手術(shù)、避免72%的惡性結(jié)節(jié)被延誤治療。

結(jié)果表明，PulmoSeek Plus模型在不同的臨床場景有較優(yōu)異的診斷性能，即使對不確定結(jié)節(jié)（IPN, 5-10mm）也保持優(yōu)異的綜合性能。

PulmoSeek Plus模型“三分法”定義肺結(jié)節(jié)風(fēng)險

肺結(jié)節(jié)精準診斷黑科技，準確率超90%-肽度TIMEDOO

國際認可：柳葉刀子刊同期點贊
本研究通過機器學(xué)習(xí)創(chuàng)新地整合了cfDNA 甲基化生物標志物、臨床和影像特征，建立了多模態(tài)聯(lián)合診斷模型 PulmoSeek Plus，可顯著提高早期惡性肺結(jié)節(jié)的檢出率，避免良性肺結(jié)節(jié)的過度診療，有利于輔助臨床診療決策，助力于肺癌的早發(fā)現(xiàn)、早治療。與此同時，The Lancet Digital Health同期發(fā)表了評論“Classification of pulmonary nodules in the era of precision medicine”，對本研究給予了積極評價，認為：“這項研究為在精準醫(yī)學(xué)時代識別肺結(jié)節(jié)的良惡性提供了一個有價值的工具，也為該領(lǐng)域的未來研究提供了新的見解。將多組學(xué)數(shù)據(jù)與機器學(xué)習(xí)算法相結(jié)合是未來提高診斷效率的一種有前途且有效的方法?！?/strong>

主要共同完成人

肺結(jié)節(jié)精準診斷黑科技，準確率超90%-肽度TIMEDOO
何建行
廣州醫(yī)科大學(xué)附屬第一醫(yī)院胸外科，器官移植科，腫瘤科教授、主任醫(yī)師、博士生導(dǎo)師

國家呼吸醫(yī)學(xué)中心主任

廣州呼吸健康研究院院長

美國外科學(xué)院、英國皇家外科學(xué)院Fellow

美國胸心外科學(xué)會、歐洲心胸外科協(xié)會Member

專業(yè)方向：

全球首創(chuàng)無管自主呼吸的氣道手術(shù)，針鏡手術(shù)，異位心肺聯(lián)合移植等移植新技術(shù)：亞洲首例同種異體氣管移植術(shù)；國內(nèi)首例全胸腔鏡肺癌根治術(shù)等。創(chuàng)新及發(fā)展了胸外科 “無管”微創(chuàng)技術(shù)系統(tǒng)，在2021年被列入了哈佛大學(xué)教程。提升了肺癌無創(chuàng)早診技術(shù)，制定了個體化術(shù)后治療新策略，以第一/通訊作者在NEJM、Lancet、cell. Nat Med等發(fā)表SCl論文400余篇，獲評2020年愛思唯爾(呼吸與胸外科）“十大中國高被引學(xué)者之一〞及2021全球?qū)W者庫（胸心外科）學(xué)術(shù)影響力排名“全球第五〞；主編英文專著8部；獲24項國家發(fā)明專利;國際專利1項;1項研究寫入WHO新冠防治指南、1項研究列入美國臨床腫癌指南(NCCN)1項研究肺癌預(yù)后模型被美國國家癌癥研究所Knight中心唯一推薦、1項研究被美國列入商業(yè)保險項目、4項研究被列入WHO全球慢阻肺指南依據(jù)。牽頭制定首個無管微創(chuàng)手術(shù) (TubelessVATS)國際共識、肺癌新輔助免疫治療國際共識。獲2018年國家科技進步二等獎（排名第一）：中華醫(yī)學(xué)科技一等獎（排名第一）等4項省部獎。獲2020年國家創(chuàng)新爭先獎牌、廣東省科技特等獎及2021年國家科技進步一等獎(創(chuàng)新團隊）。創(chuàng)辦了JTD和ATM兩本SCI雜志。

出診時間（大坦沙院區(qū)）：

周一下午

肺結(jié)節(jié)精準診斷黑科技，準確率超90%-肽度TIMEDOO
曾慶思
廣州醫(yī)科大學(xué)附屬第一醫(yī)院醫(yī)學(xué)影像科教授主任醫(yī)師，碩士生導(dǎo)師

中華醫(yī)學(xué)會放射學(xué)分會心胸專業(yè)委員會資深委員、中國醫(yī)師協(xié)會呼吸醫(yī)師分會呼吸放射工作委員會委員、廣東省胸部疾病學(xué)會影像專業(yè)委員會主任委員、廣東省粵港澳合作促進會理事會理事、廣東省胸部疾病學(xué)會理事、廣東省醫(yī)學(xué)會放射學(xué)分會委員兼心胸學(xué)組組長、廣東省和廣州市新冠肺炎專家組影像專家等。

專業(yè)方向：

擅長胸部疑難病、少見病的影像診斷。胸部疾病影像診斷水平在國內(nèi)享有較高聲譽。在國內(nèi)外發(fā)表醫(yī)學(xué)專業(yè)論文一百多篇，主編、參編醫(yī)學(xué)專著多本；主持及參與包括國家衛(wèi)計委行業(yè)專項基金項目子項目、國家自然科學(xué)基金面上項目和省科技計劃項目等多項科研項目，曾獲廣東省科技二等獎及廣州市科技進步獎二等獎。獲得廣東省抗擊非典功臣稱號。

出診時間（大坦沙院區(qū)）：

周二上午；周三下午；周四下午

肺結(jié)節(jié)精準診斷黑科技，準確率超90%-肽度TIMEDOO
梁文華
廣州醫(yī)科大學(xué)附屬第一醫(yī)院教授、副主任醫(yī)師、博士生導(dǎo)師胸部腫瘤綜合診療病區(qū)負責(zé)人

國家優(yōu)秀青年基金獲得者（腫瘤學(xué)）

青年珠江學(xué)者

人民網(wǎng)“國之名醫(yī)·青年新銳”

廣州呼吸健康研究院院長助理

國家呼吸醫(yī)學(xué)中心辦公室主任

廣東省胸部疾病學(xué)會免疫治療分會主任委員、廣東省醫(yī)學(xué)會精準醫(yī)學(xué)與分子診斷分會副主任委員、國家呼吸疾病重點實驗室肺癌學(xué)組副組長、國際肺癌研究協(xié)會（IASLC）成員、阿里達摩院青橙獎首位醫(yī)學(xué)獲得者、Transl Lung Cancer Res雜志副主編等。

專業(yè)方向：

擅長肺癌、肺結(jié)節(jié)的綜合診治：肺癌新療法（靶向及免疫治療等）、精細化管理以及早診早治（小結(jié)節(jié)鑒別及術(shù)后長期隨訪）等。主攻肺癌的綜合診療及臨床轉(zhuǎn)化研究，曾于國際頂尖期刊NEJM，J Clin Oncol，Lancet Oncol，BMJ等發(fā)表200余項學(xué)術(shù)成果，總被引超過2萬次，H指數(shù)35。承擔(dān)國家級及省市級科研項目5項，主持國內(nèi)多個多中心臨床研究。2020年國家科技進步一等獎創(chuàng)新團隊、2018年中國科技進步二等獎主要完成人之一。作為主編/副主編著有《肺癌早期檢測及診斷》?？?、《肺癌》、《Lung Cancer》等。

出診時間（大坦沙院區(qū)）：

周二上午；周三上午；周四下午

來源：廣州醫(yī)科大學(xué)附屬第一醫(yī)院