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一次抽血查多種癌?中國人群的臨床結(jié)果,讓夢想更近了

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圖片由受訪者提供

歐洲腫瘤內(nèi)科學(xué)會亞洲年會現(xiàn)場,PPT內(nèi)容為本次發(fā)布的臨床研究成果

撰文|李珊珊

只需抽一次血,就能同時篩查多種癌癥——一個醫(yī)生們暢想已久的場景,正在從想象走向現(xiàn)實。

12月7日,在新加坡舉行的歐洲腫瘤內(nèi)科學(xué)會(ESMO)亞洲年會上,復(fù)旦大學(xué)附屬腫瘤醫(yī)院與字節(jié)跳動旗下小荷醫(yī)學(xué)聯(lián)合發(fā)布的一項關(guān)于液體活檢多癌種早期篩查技術(shù)(MCED)的研究成果,為這一愿景提供了最新、也是有力的臨床證據(jù)。

基于液體活檢技術(shù)的MCED是一項可通過一次血液檢測、對多種癌癥同時進行早期篩查的技術(shù)。通過對血液中游離 DNA的甲基化圖譜的檢測,可以將癌癥信號在早期階段“捕捉”出來。與傳統(tǒng)的單一癌種篩查相比,基于液體活檢技術(shù)的MCED具有高效、便捷、無創(chuàng)等優(yōu)勢,能夠大大提高癌癥篩查的效率和覆蓋率,因而是當(dāng)前國際上最主流、最被看好的多癌早篩技術(shù)路線之一。

復(fù)旦大學(xué)附屬腫瘤醫(yī)院與小荷醫(yī)學(xué)這次發(fā)布的,就是對基于該技術(shù)的一個自研五癌篩查模型的大樣本前瞻干預(yù)研究。利用這一模型,可以通過一次抽血,檢測無癥狀健康人群是否存在肺、食管、胃、肝、腸五類常見腫瘤的風(fēng)險。

對已入組 2500 多人的驗證數(shù)據(jù)顯示,該模型展現(xiàn)出 98.9%的篩查特異性:這意味著,該模型幾乎不會對非癌癥患者做出假陽性判斷,受試者可以放心使用,不用擔(dān)心因誤判產(chǎn)生的心理負(fù)擔(dān)。

更令人關(guān)注的是其 40% 的陽性預(yù)測值(PPV)——每10例在檢查中顯示陽性的受試者,會有4例最終確診為癌癥,這是一個比一些傳統(tǒng)的單癌檢測都高的數(shù)值——以當(dāng)前肺癌早篩領(lǐng)域常用的檢測方法低劑量螺旋 CT(LDCT)為例,其PPV通常較低,一般不超過20%。

在本次發(fā)布的數(shù)據(jù)中,令腫瘤專家們尤為振奮的數(shù)值還包括:在篩查并確診陽性的患者中,I-III期患者占比72%。這就意味著,這種篩查方法不僅能“篩到”,還能“早篩”,有望讓更多患者在早期就得到針對性的治療。

醫(yī)學(xué)界長期以來的共識是:能否早期發(fā)現(xiàn)癌癥,是影響五年生存率的關(guān)鍵因素。

在世界衛(wèi)生組織(WHO)網(wǎng)站的癌癥“關(guān)鍵事實”中明確寫道:“許多癌癥如果能早期發(fā)現(xiàn)并有效治療,是可以治愈的?!?/p>

今年 7 月發(fā)布的中國首部《基于液體活檢技術(shù)的多癌種聯(lián)合篩查專家共識(2025版)》也指出:“我國惡性腫瘤的發(fā)病率與全球大致相當(dāng),但死亡率偏高?!薄粋€重要原因是相當(dāng)比例的患者確診時已處于中晚期。

正因如此,多癌早篩被許多腫瘤學(xué)者視作“多年難以企及的夢想”。主持《專家共識》編寫的中國醫(yī)學(xué)科學(xué)院腫瘤醫(yī)院癌癥早診早治辦公室主任陳萬青表示:“過去,由于技術(shù)限制,多癌種早篩幾乎無法實現(xiàn)。如今,隨著生物技術(shù)、尤其是 AI 及數(shù)據(jù)處理能力的提升,這一夢想終于具備了現(xiàn)實的科學(xué)基礎(chǔ)?!?/p>

就在去年,美國的明星多癌早篩公司GRAIL在納斯達(dá)克上市,GRAIL的核心產(chǎn)品便是基于液體活檢技術(shù)的MCED。

公開信息顯示,GRAIL目前已有兩個大型的臨床試驗正在進行,其中包括與英國國家醫(yī)療服務(wù)體系(NHS)合作的一場14萬人入組的臨床隨機對照試驗,其中,7萬人接受GRAIL的多癌篩查并進行診療,另外7萬人只進行正常的常規(guī)腫瘤篩查,用于判斷多癌早篩的方法是否真的能帶來癌癥相關(guān)死亡率的降低,使受檢者獲得生存獲益。

在中國,小荷醫(yī)學(xué)過去幾年也在進行類似的研究和試驗,這次其與復(fù)旦大學(xué)附屬腫瘤醫(yī)院的合作發(fā)布的成果,是國內(nèi)首個登上頂會的關(guān)于多癌早篩的大樣本前瞻干預(yù)研究,標(biāo)志著中國自研的MCED模型和技術(shù)已經(jīng)不止停留在理論研究,其有效性和科學(xué)性在真實的醫(yī)學(xué)實踐中也得到了正面驗證。

無論海外還是國內(nèi),趨勢已經(jīng)清晰:多癌種血液篩查正從技術(shù)概念邁向臨床現(xiàn)實。

01 國內(nèi)首個登上頂會的多癌早篩大樣本前瞻干預(yù)研究成果

“我從業(yè)30年,無論是手術(shù)、流行病學(xué)還是藥物,這是我所見過的投入的人力、物力、精力、資金都是最大的單個項目的臨床試驗?!?/p>

作為這次臨床干預(yù)研究上海研究中心的負(fù)責(zé)人,復(fù)旦大學(xué)腫瘤醫(yī)院的院長虞先濬談到了他對這次臨床研究的第一印象。

這是一個全新的臨床研究,不同于藥物臨床,在醫(yī)院中幾乎沒有先例可循,如何進行院內(nèi)資源協(xié)調(diào),如何把早篩的臨床與醫(yī)院的日常診療分開,甚至對于檢出的陽性受試者,設(shè)計怎樣的路徑讓他們進行規(guī)范確診并獲得診療資源,所有這些,都是之前的臨床從沒做過的事情。

虞先濬說:“沒有任何先例可循”,而這次的臨床研究,把路子跑通了。

虞先濬的專業(yè)方向是胰腺癌,并不在目前篩查的五癌以內(nèi),他參加這次臨床試驗,“因為胰腺腫瘤醫(yī)生最期望多癌早篩了”,虞先濬研究團隊的成員之一,復(fù)旦大學(xué)附屬腫瘤醫(yī)院胰腺外科主任醫(yī)師施思這樣說。

施思解釋:因為死亡率居高不下而有“癌王”之稱的胰腺癌,最大的問題是早診率非常低,大部分患者確診時已經(jīng)到了中晚期。然而,因為發(fā)病率并不高,普篩胰腺癌是一件費力不討好因而不可能的事情。“胰腺癌的早篩最終一定是多癌早篩,只有打包才行,花一次錢發(fā)現(xiàn)多種癌癥,其中有一個是胰腺癌就夠了。這也是我們當(dāng)時一聽就覺得這個研究非常有價值的原因?!?/p>

由虞先濬等人牽頭,上海、福建、河南、江蘇,四省市的腫瘤醫(yī)院參與,在各地社區(qū)招募了2527名健康成年人作為受試者。這些受試者大多在50歲以上,平均年齡為60歲。選擇這個年齡,是因為癌癥的發(fā)病率隨著年齡增加,50歲以上人群是癌癥發(fā)病的核心人群,50歲以上的癌癥發(fā)病率是50歲以下人群的10倍以上,不同地域的受試者,也保障了樣本的代表性。

除了抽血進行多癌早篩,受試者會同時接受一系列常規(guī)的腫瘤篩查比如:肺部增強CT、胃腸鏡等等,用來與多癌篩查的結(jié)果進行對照。對于篩查顯示沒有癌癥跡象的受試者,試驗還設(shè)計了1年的定期隨訪,目前,隨訪已進行了近半年。

國外已有類似研究的情況下,為什么還需要研發(fā)一個基于中國人群的早篩模型?

答案之一是人種差異,一個專門針對中國人的多癌早篩模型注定會比歐美以白種人為主的腫瘤模型更適合國人。而另一個原因,多位受訪專家都提到了中國需要自己的多癌早篩大模型,無論從費用還是從安全方面考慮,如果未來進行規(guī)?;亩喟┰绾Y,必須有中國自己的產(chǎn)品,才能保障穩(wěn)定供應(yīng)。

而要打造一個中國自己的多癌早篩產(chǎn)品的關(guān)鍵一步,在真實世界中驗證其效果和安全性,卻遲遲沒人能夠邁出,直到這一次。

這是第一個登上國際腫瘤大會的對中國人群中進行多癌早篩前瞻干預(yù)的研究結(jié)果。

“在腫瘤早篩領(lǐng)域,這是可貴的實踐”。對于自己親身參與的這場臨床試驗,施思這樣評價。他表示進入檢測的測序企業(yè)非常多,但沒有人去跑下半場,只是說明了有可行性而已。無數(shù)的企業(yè)只是在某個癌癥早篩領(lǐng)域發(fā)表了一篇文章,然而就沒有然后了,可能永遠(yuǎn)都不會有產(chǎn)品。

沒有人肯往下走,是因為“這種前瞻性的干預(yù)試驗,費用非常昂貴,而且需要根據(jù)試驗反饋和技術(shù)迭代的進展不斷優(yōu)化,尤其是人工智能快速發(fā)展的當(dāng)下。最后,你還必須承受它可能會失敗的結(jié)果”,這位年輕的腫瘤醫(yī)生說。

最終,背靠互聯(lián)網(wǎng)大廠字節(jié)跳動的小荷醫(yī)學(xué),歷時三年多時間,終于將這項前沿的醫(yī)學(xué)研究,初步變成了可落地的技術(shù)。

而對于中國這次發(fā)布的多癌早篩數(shù)據(jù),陳萬青評價:“我們的水平和國際頂尖公司,比如Grail,是相差無幾的……雖然結(jié)果可能會有差異,但人群樣本、分組以及隨訪時間都會影響結(jié)果?!?/p>

02 AI讓早篩成為可能

對于醫(yī)學(xué)專家們來說,癌癥早篩,其實是人類二十幾年來的長期夢想。

世界衛(wèi)生組織曾經(jīng)提出: 三分之一的癌癥完全可以預(yù)防; 三分之一的癌癥可以通過早期發(fā)現(xiàn)得到根治; 三分之一的癌癥可以運用現(xiàn)有的醫(yī)療措施延長生命、減輕痛苦、改善生活質(zhì)量。早篩,是癌癥預(yù)防的關(guān)鍵。

陳萬青回憶:20年前,尚沒有AI技術(shù),基因、蛋白質(zhì)的檢測技術(shù)也沒那么發(fā)達(dá)的時候,人們就已經(jīng)在討論,把現(xiàn)有的與腫瘤相關(guān)的標(biāo)志物全部測量一遍,然后進行排列組合,尋找利用哪些組合方式能否把早期腫瘤病人找出來,然而,當(dāng)時的一個困境是:這類的檢測往往過于昂貴而且檢測結(jié)果不夠穩(wěn)定。

上世紀(jì)90年代末,甲基化與腫瘤的關(guān)系開始被廣泛討論,作為一種可以控制基因開關(guān)的生化信號,甲基化是是腫瘤細(xì)胞賴以生長的基礎(chǔ),這種信號,往往比能通過 CT、B 超等影像學(xué)發(fā)現(xiàn)的腫瘤實體出現(xiàn)得更早,也因此非常適合用于腫瘤的早期篩查。但如何檢測出甲基化信號、以及分析和確認(rèn)這些信號和癌癥的關(guān)系,一直是個難題。

直到2015年左右,在一次無創(chuàng)產(chǎn)前檢測中,人們意外檢出了與孕婦體內(nèi)與胎兒健康無關(guān)的基因異常,后被確認(rèn),那就是母親血液中存在的來自癌細(xì)胞的游離DNA。這扇門才終于打開了一條縫。

真正完成了多癌早篩這幅藍(lán)圖最后一塊拼圖的,則是算法、大數(shù)據(jù)分析工具的發(fā)展,尤其是近5年來AI技術(shù)的進步和發(fā)展——算法模型可對癌癥患者及正常人血液樣本中甲基化信號等差異進行學(xué)習(xí)分析,進而發(fā)現(xiàn)早期癌癥。在美國,GRAIL發(fā)展的早期即有來自谷歌團隊的高管加入。而在中國,字節(jié)跳動通過建立小荷醫(yī)學(xué)的方式,直接加入了這場競爭。

小荷醫(yī)學(xué)進軍AI醫(yī)療領(lǐng)域始于2021年。該公司負(fù)責(zé)人吳曉暉介紹,最初的想法是想探索下憑借字節(jié)的算法技術(shù)優(yōu)勢,可能為哪些生物醫(yī)學(xué)的細(xì)分領(lǐng)域帶來突破。在評估了多個方向后,最終決定要做癌癥相關(guān)的研究。

2022年初,他們研發(fā)出一款結(jié)腸鏡AI輔助診斷軟件,可利用人工智能技術(shù)輔助臨床醫(yī)生實時發(fā)現(xiàn)、鑒別結(jié)直腸癌癥病變,對結(jié)直腸癌相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)診斷的敏感度、特異度均已提升至95%以上,并且拿到了注冊證。該款軟件的核心邏輯,還是基于字節(jié)在機器學(xué)習(xí)和圖像識別領(lǐng)域的技術(shù)優(yōu)勢,通過對50余萬例醫(yī)學(xué)案例、1400余萬份醫(yī)學(xué)圖片的深度學(xué)習(xí)來建立輔助診斷能力。

“這其實是互聯(lián)網(wǎng)科技企業(yè)開始做AI醫(yī)療時的常見思路,把既有的技術(shù)能力直接應(yīng)用過來。但后面我們覺得,還是要去試著做一些別人做不到的事情?!眳菚詴熣f。

小荷醫(yī)學(xué)最終看中了多癌早篩,因為癌癥不論是對公共治療費用投入,還是對居民個人健康都會產(chǎn)生極大影響。早篩領(lǐng)域內(nèi)取得的進步,無論社會價值還是經(jīng)濟價值,天花板都足夠高。而最終決定基于血液中的甲基化模式來操作,則是認(rèn)為這種方法“離本質(zhì)比較近”。

于是,算法工程師出身的吳曉暉帶領(lǐng)團隊,和來自生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的同事們開始了一次從零開始的探索。通過三年的時間,小荷醫(yī)學(xué)從頭開始搭建檢測規(guī)范,訓(xùn)練大數(shù)據(jù)模型,與全國50多家三甲醫(yī)院合作設(shè)計臨床試驗……直到2025年,終于在真實的臨床試驗中驗證出了技術(shù)的有效性——雖然之前硅谷的“滴血驗癌”公司被證明是場騙局,但通過一到兩管血實現(xiàn)多癌種的早期篩查,確實是能做到的。

對于這場互聯(lián)網(wǎng)公司進入醫(yī)療領(lǐng)域的實踐,虞先濬傾向于用“水到渠成”和“降維打擊”來形容,他覺得,在各行各業(yè)需要AI技術(shù)的今天,“醫(yī)學(xué)領(lǐng)域為高科技公司提供了展現(xiàn)才華和打通最后一公里的舞臺,他們?yōu)槲覀儙砹藷o限可能”。

施思則做了個簡單的比喻,他說“測序公司的測序技術(shù)打好了地基,而互聯(lián)網(wǎng)公司用算法在上面蓋房子,最終,真正實現(xiàn)一個多癌早篩的產(chǎn)品。”

在《多癌早篩專家共識》中,專家們特意寫到:“多癌篩查會產(chǎn)生海量數(shù)據(jù),單純依靠傳統(tǒng)的統(tǒng)計 技術(shù)難以高效地對這些數(shù)據(jù)進行分析。人工智能憑借其強大的數(shù)據(jù)處理能力,尤其是深度學(xué)習(xí)算法中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其變體,能夠?qū)Χ喟┖Y 查數(shù)據(jù)進行深度挖掘,篩選出與惡性腫瘤發(fā)生、發(fā)展密切相關(guān)的潛在生物標(biāo)志物,更精準(zhǔn)地捕捉腫瘤細(xì)胞的特征,從而實現(xiàn)更高的檢測準(zhǔn)確度……”

一個理想的多癌早篩產(chǎn)品還有多遠(yuǎn)?

“目前的五癌模型并非我們最終的多癌早篩產(chǎn)品,只是在我們的算法和實驗體系還未完全成熟的情況下,先選擇了發(fā)病率最高,致死率也很嚴(yán)重的5種癌癥,用相對小的隊列來驗證我們的技術(shù)是否可行”,對于本次發(fā)布的研究結(jié)果,小荷醫(yī)學(xué)的醫(yī)學(xué)負(fù)責(zé)人劉靜這樣介紹。

她說,今天的結(jié)果讓他們對小荷搭建起的實驗體系和算法充滿了信心,目前,一項納入了更多人群的包含15-20種癌癥的隊列研究正在同步開展。

“最后真正進入市場的,大概會是一款可以覆蓋中國癌癥新發(fā)病例80%以上癌種的早篩產(chǎn)品。”劉靜說。

03 理想的多癌早篩產(chǎn)品應(yīng)該是什么樣?

施思認(rèn)為,理想的多癌早篩產(chǎn)品應(yīng)該:確保安全性;達(dá)到準(zhǔn)確率的要求;覆蓋大多數(shù)癌種,以及合理的費用。小荷的成果讓這位一直關(guān)注多癌早篩的胰腺科醫(yī)生看到了黎明的曙光,(這種篩查)“也許未來可以進入常規(guī)體檢,代替目前的一部分篩查手段”。

陳萬青則回答:“對于這種篩查手段,我們探討過幾個模式——首先是用來大規(guī)模初篩,然后再用傳統(tǒng)方法進行篩查;其次可以定點(某些高發(fā)區(qū))進行初篩來使用……當(dāng)然,如果未來的目標(biāo),肯定是希望它覆蓋更廣也更精確,不僅是篩查手段,還可以成為早期診斷的方法。如果未來靈敏度和PPV都能上去,能成為早診的方法,可能就是理想狀態(tài)了?!?/p>

對于現(xiàn)狀,這位一直致力于推動中國癌癥預(yù)防的癌癥專家表示:目前,“從技術(shù)上看,中美都是第一梯隊……技術(shù)是不斷進步的,可以邊用邊優(yōu)化,積累的數(shù)據(jù)越多,模型越準(zhǔn)確,如果老想著一步到位,最終可能就太晚了,延誤了時機?!?/p>

2025年,美國臨床腫瘤學(xué)會的官網(wǎng)上刊載了一篇《多癌種早期檢測技術(shù)正處于十字路口》,文中提到:如果生存數(shù)據(jù)支持使用MCED進行癌癥篩查,這些檢測方法可能會帶來顛覆性的變革。

多癌早篩,從今天的試驗驗證到最終的大規(guī)模使用,注定還有很長的路要走,幸而,我們已經(jīng)在路上了。在這個競爭過程中,中國的科技企業(yè)和醫(yī)學(xué)專家們,仍保留了最先推出臨床應(yīng)用級產(chǎn)品的可能性。

劉靜講起了一個參加了他們本次臨床試驗的受試者的故事:

那是一個女性肺癌的患者,她不吸煙,也沒有咳嗽等癥狀,按照目前的指南不屬于需要篩查肺癌的高危人群,所以正常她不會去做相關(guān)檢測,但多癌早篩結(jié)果提示陽性,并且溯源定位到肺部。在小荷醫(yī)學(xué)團隊的建議下,她很快接受了胸部CT檢測,確診為肺癌,后續(xù)接受了手術(shù)根治治療,目前仍在隨訪中,狀況良好。她表示非常慶幸參加了這個研究,提前做了干預(yù)。

“僅僅是臨床試驗的過程中,我們就發(fā)現(xiàn)了好幾個類似的癌癥患者,絕大部分都處于可根治治療的早期階段,通過早篩真切地改變了他們的生活。和現(xiàn)有的篩查手段相比,基于血檢技術(shù)的MCED不僅能夠更便捷以及更早的發(fā)現(xiàn)一些早期癌癥,而且對于更兇險的癌種也更加敏感——侵襲性越強的癌種,越容易在血液中檢測出信號,對于患者而言,這無疑是至關(guān)重要的。作為一個醫(yī)學(xué)工作者,我無比期待這項技術(shù)能夠早日進入臨床應(yīng)用的那天,希望能夠通過我們的工作,能夠讓更多人從癌癥的威脅中解脫出來?!眲㈧o說。

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2025-12-20 11:55:28
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懂球帝
2025-12-20 09:36:02
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鵬哥投研
2025-12-20 12:35:23
2025-12-20 22:51:00
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