有助早筛！“中国化”肺结节风险预测登顶《自然·医学》

肺结节是胸部影像中检出最频繁的异常之一，诊断的关键方面是区分与肺癌临床相关的恶性结节和良性结节。尽管已有许多努力，肺癌仍然是死亡率最高、全球经济负担最大的恶性肿瘤，在中国尤其具有重大影响。

早期疾病患者更有可能接受治愈性治疗，并且预后优于晚期诊断的患者。在中国，早期肺癌检出率与高收入国家相比仍有差距。这种情况强调了在中国广泛进行肺癌筛查的迫切需要，以确认早期发现的病例。

研究方法

低剂量计算机断层扫描（LDCT）已被确认为肺癌筛查的有效工具。关键研究表明LDCT显著降低了肺癌死亡率。随着LDCT的广泛应用，肺结节的检出率逐渐提高。然而，至少95%的肺结节筛查是良性的，需要精确的管理策略以确保适当的干预。现有的结节管理指南主要基于它们的密度和大小对结节进行分类。根据密度，肺结节被分为实体和亚实体，后者进一步细分为纯磨玻璃结节（pGGN；无实体成分）和混合磨玻璃结节（mGGN；同时具有磨玻璃和实体成分）。

结节的大小也会影响其属性的评估。作为最受欢迎的指南之一，肺CT筛查报告和数据系统（Lung-RADS）建议将6毫米或更小的实体结节和30毫米以下的pGGN视为良性。

此外，几个风险预测模型，如Mayo Clinic模型和Brock University模型，整合了临床和结节资料以评估肺结节。然而，这些模型在中国人群中的表现不佳，且需要手动评估，耗时且劳动密集。因此，迫切需要自动化的肺结节风险评估工具以减少评估者间的变异性。

研究结果

研究提出了一个基于大数据集的三重驱动的中国肺结节报告和数据系统（C-Lung-RADS），用于估计肺结节的恶性风险。该系统分为两个连续阶段，具有不同的任务。它通过自动获取结节大小和密度来区分低、中、高和极高风险结节。

此外，它整合了多模态特征，如影像、临床和随访数据，以识别恶性结节并细化风险等级。随后，在通过移动CT获得的独立测试队列中验证了C-Lung-RADS的性能，并进一步探索了精准管理策略的可访问性。

研究结论

C-Lung-RADS作为一个多阶段方法，增强了早期肺癌的检出，同时优化了医疗资源。进一步采用多模态数据融合增强了极高风险结节的诊断准确性。

实施了针对不同风险水平的肺结节患者的标准化监测或干预策略，从而防止了不必要的侵入性程序和诊断延迟。预计C-Lung-RADS将补充传统的筛查方法，推动肺癌管理范式的革命性转变。

参考文献：

Wang C, Shao J, He Y, Wu J, Liu X, Yang L, Wei Y, Zhou XS, Zhan Y, Shi F, Shen D, Li W. Data-driven risk stratification and precision management of pulmonary nodules detected on chest computed tomography. Nat Med. 2024 Sep 17. doi: 10.1038/s41591-024-03211-3. Epub ahead of print. PMID: 39289570.