中国肺癌防治百千万工程：“灯塔计划”正式启动

由北京医学奖励基金会及中国肺癌防治联盟，共同发起中国肺癌防治百千万工程：“灯塔计划”启动会于11月15日成功举行。肺癌作为全球以及中国发病率、死亡率最高的恶性肿瘤，5年生存率不足19%。并给患者及国家造成了极大的负担。“健康中国2030”特别提出肿瘤应做到“早筛早诊”。早期肺癌及时、正确的诊断困难在于现有诊疗技术很难对肺结节(尤其是5~10mm肺小结节)做出及时准确诊断，致使过度治疗或诊断延后，丧失最佳治疗机会。

“灯塔计划”计划在全国范围内成功建立百家“中国肺癌防治联盟肺结节诊治分中心”;在百个分中心共培养“千”名肺结节诊治名医;实现每年诊治十“万”名以上肺癌早期患者(原位癌和Ia期)。着力提升目前肺癌早诊的困境，并推动我国肺癌防治规范化流程建设。

中国肺癌防治联盟主席、复旦大学附属中山医院白春学教授作为本次大会主席表示：早期肺癌及时、正确诊断困难的原因在于“四个缺乏”：“缺乏普及筛查、缺乏鉴别技术、缺乏同质标准、缺乏专家把关”，需要新的技术来推动肺癌早筛早诊进展，人工智能的影像分析及液体活检是具有应用前景的两个技术。希望“灯塔计划”能够承担起洞见前沿的责任，与中国有志医师，共同推动中国肺癌早诊发展，让肺癌治愈的时代尽早到来。

本次盛会另邀请到王琪教授(大连医科大学附属二院)、李时悦教授(广州医科大学附属第一医院)、张晓菊教授(河南省人民医院)担任执行主席，Prof.Ruth.L.Katz(MD Anderson癌症中心)、蔡绍曦教授(南方医科大学南方医院)、张勇教授(复旦大学附属中山医院) 担任讲者。

“灯塔计划”亮点回顾：

亮点一：结合人工智辅的肺结节诊疗的真实世界临床研究项目

蔡绍曦教授介绍到：

项目方案以创新的物联网大数据诊疗为基础，采用融合了国内外共识指南的智能辅诊工具PNapp作为患者资料收集端口，通过极具特色的“5A”诊断流程进行肺癌风险评估，另可结合AI影像阅片+CAC检测方式进行辅助检测，提高了临床医生肺结节诊疗效率，有效解决了早期肺癌及时确诊的难题，并能够很好地为患者提供个性化管理，避免了肺癌漏诊或误诊(图1、图2)。

执行主席李时悦教授点评：

AI联合CAC检测，可显著提升肺结节良恶性诊断。作为结合人工智辅及液态活检的肺结节管理真实世界研究，灯塔计划将通过大数据，分析在肺结节人群中肺癌早诊的可行性与带来的卫生经济学效益。

亮点二：CAC肺癌早诊技术最新数据报道

MD Anderson癌症中心病理科Prof.Ruth L Katz作为CAC(循环染色体异常细胞)发现者，经过多年研究探索，最终将这一技术成功地应用于肺癌早诊，并于2020年发表了该技术作为肺癌辅助诊断，在北美人群中的验证结果，准确率检测技术研发历程及2020年最新发表北美临床验证数据(N=207例，其中107为肺癌患者，61%为早期肺癌)。美国MD Anderson癌症中心病理科Prof. Ruth L. Katz表示：多项研究均发现，在癌症极早期，已能够在外周血中检测到发生特异性染色体变异的细胞，这类细胞被称为循环染色体异常细胞(CAC)。基于对这些细胞的研究，她发明了针对肺癌特异性CAC的检测技术。该技术采用4色荧光探针，针对3号及10号染色体4个片段(3p22.1/ 3q29/ 10q22.3/cep10)进行检测，若细胞中发现2个及以上特异性位点扩增，则判定为CAC。CAC来源较广，癌变组织及癌旁组织，均是CAC来源(图3)，意味着可以在血液中捕捉到更多CAC;且CAC检测通过FISH技术实现，可清晰看到每个细胞形态。北美验证结果显示：准确率高达94%(图4)。

执行主席王琪教授点评：

Prof.Katz详细介绍了CAC技术的研发历程以及最新临床验证数据，为CAC临床应用于肺癌早诊，提供了更多支持。尤其是现场与Katz教授的充分互动(图5)，提升了对技术的进一步了解，并让我们看到了CAC检测对于临床辅助诊断的价值。期待未来更多中国数据的发表，让更多患者获益。

亮点三：CAC技术中国多中心临床研究介绍及国际最新数据报道

作为国内联合液体活检和影像人工智能的大型前瞻性肺癌早筛早诊试验，在白春学教授的领导下，全国13家中心顺利完成了患者入组，试验结果将于近期发表(图6)。

(图6)

张勇教授介绍到：

多项发表在国际顶级学术会议的研究显示，CAC检测中国人群阳性预测率达92%，有效辅助肺结节良恶性诊断，并可作为肺癌高危人群筛查工具(图7、8)。

人工智能阅片具有肉眼阅片所无法比拟的优势，如：结节体积计算。不论结节大小，人工智能均可将结节切割成数个正方体，通过累加所有正方体体积，得到结节精准体积。但人工智能仍有其局限性，阅片结果存在假阳性、假阴性。需要联合其他技术，帮助临床进一步提高早期肺癌诊断率的特异性和敏感性，液体活检是较为理想的选择，比如循环异常细胞(CAC)检测。多维度检测方法构建出肺结节良恶性诊断模型，准确率近90%*(内部数据，待发表)(图9)。

(图9)

执行主席张晓菊教授点评：

张勇教授分享的CAC技术在中国多中心研究进展，并对CAC技术临床应用的多个试验进行了详细介绍。通过典型病例展示，让我们看到了AI联合CAC技术在肺癌早诊方面的显著优势。AI阅片作为近几年来的新兴技术，将进一步提升临床医生的诊疗效率及准确度，如果再联合准确率较高的CAC检测，是有可能实现每年治愈十万肺癌患者的。

“路漫漫其修远兮，吾将上下而求索”。以帮助临床医生达到肺癌早诊国际同质化水平，实现“名医治未病 大医惠众生”为愿景，中国肺癌防治百千万工程“灯塔计划”诚邀您的加入，共同照亮中国肺癌早诊之路!