前言

在肺癌診療體系快速發(fā)展的今天，精準治療已貫穿全病程管理。治療的精準性首先依賴于診斷的精準性，而傳統(tǒng)病理學(xué)診斷作為“金標準”，仍面臨較大的局限性。在2025CACA肺癌新進展年度盤點大會上，來自中國醫(yī)學(xué)科學(xué)院腫瘤醫(yī)院的應(yīng)建明教授特帶來《多模態(tài)病理診斷整合助力肺癌精準診療》的主題分享，系統(tǒng)闡述了通過多技術(shù)、多學(xué)科整合，推動肺癌診療邁向更精準階段的核心策略。醫(yī)脈通特此整理。

精準診療時代對病理活檢提出更高維度要求

當前，肺癌診療已全面邁入個體化與精準化的新階段。無論是圍術(shù)期新輔助/輔助治療決策，還是晚期患者的靶向治療與免疫治療方案的選擇，臨床實踐對病理診斷的依賴日益加深，對其所提供信息的深度與廣度也提出了更高要求。

盡管傳統(tǒng)病理診斷的核心地位依然穩(wěn)固，但其在精準醫(yī)療背景下的局限性也愈發(fā)凸顯。其一在于時空的局限性：一份病理報告往往僅能反映單次活檢或手術(shù)標本在特定時間點的靜態(tài)狀態(tài)，難以全面刻畫腫瘤在演進過程中的異質(zhì)性及動態(tài)變化。其二在于信息的局限性：以往以形態(tài)學(xué)診斷和基礎(chǔ)免疫組化為主的診斷模式，難以滿足臨床對于「組織形態(tài)到分子」，亦或是「腫瘤細胞到微環(huán)境」等多維度信息整合解讀的需求。

因此，病理醫(yī)生必須深入理解外科、內(nèi)科、放療科在不同治療場景下的具體需求，而臨床醫(yī)生也需充分了解各項病理技術(shù)的優(yōu)勢與局限。雙方在共享的知識框架下密切協(xié)作，才能共同為肺癌患者的診療策略規(guī)劃出最合理的路徑。

肺癌診斷從單一技術(shù)到多模態(tài)整合，持續(xù)突破

病理診斷破局的關(guān)鍵在于構(gòu)建“多模態(tài)病理診斷整合”體系。這并非多種檢測技術(shù)的簡單疊加，而是以形態(tài)病理和分子病理為基石，融合多組學(xué)數(shù)據(jù)，最終形成能夠支撐臨床決策的智慧化病理評估系統(tǒng)。這一整合體系的必要性，在晚期非小細胞肺癌（NSCLC）的診療中體現(xiàn)得尤為突出。

當前NSCLC的治療已進入靶向治療與免疫治療并行的時代，藥物作用機制多樣，這意味著臨床決策依賴的生物學(xué)信息維度也日益增加。因此，依賴單一檢測技術(shù)（如：下一代基因測序NGS）往往不足以全面指導(dǎo)治療，必須根據(jù)臨床情境，整合免疫組化（IHC）、聚合酶鏈式反應(yīng)（PCR）等技術(shù)的優(yōu)勢，形成互補的檢測策略。

以肺癌領(lǐng)域重要的驅(qū)動基因ALK為例，其檢測就充分展現(xiàn)了多模態(tài)策略的價值。ALK融合基因具有特定的臨床特征（多見于年輕、不吸煙患者），其臨床常用的檢測方法也各具特點1。FISH曾被認為是ALK融合基因檢測的金標準，但其無法識別融合伴侶基因、成本高、操作復(fù)雜等；IHC雖然操作快速、經(jīng)濟，但無法區(qū)分融合類型，對弱陽性或異質(zhì)性表達病例易產(chǎn)生假陽性；DNA-based NGS雖然能夠廣譜檢測基因變異，但在判定融合基因時，可能受探針覆蓋度及DNA層面復(fù)雜基因變異等影響，影響檢出率。因此，制定檢測策略時，必須綜合考慮患者標本情況和臨床需求的緊迫性，靈活選擇或序貫組合不同技術(shù)，以確?？焖?、準確地鎖定真正的治療靶點。

此外，液體活檢在這一整合體系中的地位日益重要。盡管組織病理學(xué)檢測仍是診斷的“金標準”，但在組織樣本獲取不足或無法獲取時，液體活檢提供了重要的補充。其無創(chuàng)、便捷和可重復(fù)取材的特性，使其在監(jiān)測治療療效、揭示耐藥機制動態(tài)演變方面，具有不可替代的價值。

邁向精準：伴隨診斷的持續(xù)演進與AI整合

伴隨診斷的標準始終處于動態(tài)演進之中，臨床“陽性”判讀的具體定義隨其對應(yīng)藥物的臨床證據(jù)發(fā)展而不斷調(diào)整。以HER2檢測為例，其陽性標準（通常定義為IHC 3+，即≥10%的癌細胞呈現(xiàn)完整、強烈的膜染色）2正隨著不同靶向藥物研究數(shù)據(jù)的積累而日趨精細。因此，病理診斷必須緊密追蹤最新循證醫(yī)學(xué)進展，在持續(xù)更新中為臨床治療決策提供可靠的精準依據(jù)。

隨著多模態(tài)數(shù)據(jù)（包括形態(tài)、分子、影像及臨床信息）的積累日趨龐大，未來的整合分析必然需要借助人工智能（AI）技術(shù)。AI的應(yīng)用價值不僅在于提升單項任務(wù)（如免疫組化評分、基因變異預(yù)測）的效率和客觀性，更在于其能夠整合多維度的異質(zhì)信息。通過深度學(xué)習(xí)，AI有望在預(yù)測治療反應(yīng)、鑒別原發(fā)與轉(zhuǎn)移灶等復(fù)雜決策場景中，為臨床醫(yī)生提供有力的輔助分析工具，實現(xiàn)更精準的診療決策支持。

總結(jié)

病理學(xué)在肺癌精準診療中的核心地位依然穩(wěn)固，但其角色與價值實現(xiàn)方式正不斷演進。未來的診斷體系將更加以患者為中心，緊密圍繞臨床治療需求，通過深度融合多學(xué)科智慧與多平臺技術(shù)，最終成為“整合腫瘤學(xué)”理念的重要實踐。

參考文獻：

[1] 中國醫(yī)師協(xié)會腫瘤醫(yī)師分會, 中國醫(yī)療保健國際交流促進會腫瘤內(nèi)科學(xué)分會. 間變性淋巴瘤激酶酪氨酸激酶抑制劑治療非小細胞肺癌指南（2025版）[J]. 中華腫瘤雜志, 2025, 47(4): 283-297.

[2] HER-2變異晚期非小細胞肺癌診療專家共識制定專家組,中國抗癌協(xié)會整合肺癌委員會,中國抗癌協(xié)會非小細胞肺癌專業(yè)委員會. HER-2變異晚期非小細胞肺癌診療專家共識（2025版）[J]. 中華腫瘤雜志,2025,47(09)：830-839.

DOI:10.3760/cma.j.cn112152-20250414-00163