中国肺癌查 (CLUS) 版本2.0采用新技术实施:人工智能,循环分子生物标志物和自光支气管镜

科学领域:

• 在瘤学瘤学.
• 放射学 放射学是一门学科.
• 公共卫生 公共卫生

背景情况:

• 肺癌仍然是全球癌症死亡的主要原因.
• 通过查进行早期检测对于改善患者存活率至关重要.
• 高风险人群需要有针对性的查策略,以有效预防肺癌.

研究的目的:

• 评估改善肺癌查实施的新技术.
• 验证低剂量计算机断层扫描 (LDCT) 在降低肺癌特异性死亡率方面的有效性.
• 评估LDCT在中国高风险人口中的表现.

主要方法:

• 一项前性研究 (CLUS版本2.0) 涉及来自上海六个查中心的高风险参与者.
• 在查过程中应用人工智能,循环分子生物标志物和自射支气管镜.
• 低剂量计算机断层扫描 (LDCT) 检测在4395名参与者身上进行.

主要成果:

• 在接受查的参与者的1.6%中检测到肺癌,其中91.4%在早期阶段被诊断出来 (0-1).
• 在19.5%的参与者中观察到积极的查结果,最常见的发现是固体结节.
• 77名参与者接受了切除或活检,证实了各种胸部恶性瘤和良性结节.

结论:

• LDCT查有效地识别出高风险的中国人群中相当一部分早期肺癌的确诊率.
• 整合包括人工智能和生物标志物在内的新技术可以提高最不发达国家查计划的效率和有效性.
• 这些发现支持在类似的高风险人口中更广泛地实施LDCT肺癌查.