1，《Nature Medicine》重磅：AI模型可提前3年“预判”肺癌风险，准确率突破新高

1月30日，顶级医学期刊《自然·医学》（Nature Medicine）发表了由麻省理工学院（MIT）与谷歌健康（Google Health）合作的最新研究成果。研究团队对名为“Sybil”的AI肺癌风险预测模型进行了重大升级（Sybil 2.0）。

传统的肺癌筛查主要依赖放射科医生寻找CT影像上已经存在的“结节”。而升级后的Sybil 2.0模型能够分析人眼无法察觉的肺部血管纹理和组织微环境变化。研究显示，即便患者当前的CT影像被医生判定为“无异常”或仅有良性结节，该AI模型仍能准确识别出哪些人将在未来1-3年内发展为浸润性肺癌，AUC（曲线下面积）高达0.92。

临床意义： 这一突破意味着“肺癌筛查”将从“发现病灶”进化为“预测风险”。对于长期吸烟或有家族史的高危人群，该技术能提供更个性化的随访建议（例如将复查间隔缩短至3个月），从而在癌症形成的“前夜”将其拦截。目前，该算法已在美国两家大型医疗中心启动临床验证。

本周资讯从前沿科研、治疗突破、患者关怀到社会意识，勾勒出肺癌防治领域的全景图。

1. 科研前瞻，实现“风险预测”：顶尖期刊《自然·医学》发表的AI模型（Sybil 2.0）能分析CT中人眼不可见的细微变化，高精度预判未来3年肺癌风险，将筛查理念从“发现病灶”提前至“预判风险”，为高危人群提供更前瞻的干预窗口。

   
   

2. 治疗攻坚，改写“绝症”格局：针对恶性程度最高的小细胞肺癌，双抗药物Tarlatamab的长期数据显示其能带来前所未有的两年生存率，正在攻破这一“最后的堡垒”，为最棘手的肺癌亚型带来革命性希望。

   
   

3. 患者关怀，践行“全程管理”：国内患者关爱平台“肺爱之家”启动AI辅助的全病程管理模式，将精准诊疗与人文关怀相结合，为罕见靶点等特殊患者群体提供从诊断到康复的智能闭环服务。

   
   

4. 社会意识，引领“健康新风”：春节前夕，社交媒体上“过年不送烟酒送体检” 成为热议话题，公众健康意识正转化为实际行动，推动肺癌早筛成为关爱家人的“新刚需”，形成了强大的社会预防力量。

   
   

5. 全球共识，重申“预防根本”：世界抗癌日再次强调了戒烟和规范筛查的核心地位，为所有技术进步和公众行动提供了最基础、最科学的行动纲领。

   
   

  来源：

[1]  《Nature Medicine》

[2]    江苏省人民医院

[3]   国际肺癌研究协会（IASLC）

[4]   微博话题/小红书

[5]   齐鲁晚报