摘要

肺癌的早期诊断对于提高患者生存率至关重要，分子诊断代表一个新的方向。早期肺癌诊断分子标志物研究呈现多维度发展趋势。传统蛋白标志物联合影像特征构建的模型可提升风险预测效能，但对亚厘米结节灵敏度不高，新型标志物如胃泌素释放肽前体（ProGRP）、循环肿瘤DNA（ctDNA）甲基化等通过技术创新显著提升检测性能，但许多标志物仍受限于低灵敏度。当前挑战集中于标志物灵敏度局限、缺乏生存获益证据及临床转化路径不明，未来需通过多维度整合及液体活检革新推动早诊突破，最终实现从“治晚期”向“防早期”的诊疗范式转型。

关键词：早期肺癌；分子诊断；液体活检

中国国家癌症中心最新发布的全国癌症报告中显示，2022年我国肺癌全年发病例数达到106.06万，死亡例数达到73.33万，位居恶性肿瘤新发病例数及死亡例数首位[1]。肺癌的生存率与疾病分期密切相关，Ⅳ期肺癌患者5年生存率仅约10%，而ⅠA期可达80%以上[2]，原位腺癌和微浸润腺癌的患者术后5年无复发生存率更是可达100%[3]。据新近数显示，中国新诊断肺癌患者中Ⅲ期及Ⅳ期所占比例超过67%[4]，提示仍旧存在肺癌早期诊断不足的问题。低剂量CT（low-dose computed tomography，LDCT）进行肺癌筛查可以降低肺癌死亡率，但也伴随着大量肺结节检出以及假阳性过高等问题，因此在进行肺癌筛查后，及时、准确地评估新发现的肺部病灶及肺结节良恶性也至关重要。充分利用影像和临床数据，同时开发新的生物标志物，联合使用多维度的数据对于肺癌进行早期诊断成为未来的趋势[5]。来自癌细胞或肿瘤微环境中的特异性信号分子或细胞会被释放到体液中，因此可以通过采用高度敏感的技术对于生物标志物进行量化来探知肿瘤细胞的存在或者变化趋势，从而为肺癌的早期诊断以及肺结节患者的危险分层管理提供帮助。本文将结合肺癌早期诊断中的分子诊断相关研究现状及进展，着重阐述早期肺癌新型分子诊断的意义及评价。

1、蛋白质生物标志物

1.1　传统蛋白质生物标志物

蛋白类的生物标志物是研究相对较多的一类标志物，在癌症诊断中已经得到广泛应用。在肺癌中常用的经典标志物包括癌胚抗原（CEA）、细胞角蛋白19片段（CYFRA21-1）、鳞状细胞癌抗原（SCC）、神经元特异性烯醇化酶（NSE）等，虽然这几种标志物的联合检测已经在临床中常规开展，并且经常用于疾病的复发监测和疗效评估中，但是对于早期肺癌的鉴别诊断能力有限，如Molina等[6]的研究纳入超过500例肺结节患者，结果显示CEA、CYFRA21-1、NSE、SCC在肺结节患者中灵敏度分别为42.6%、21.5%、8.6%及14.1%，而在1 cm以下的肺结节患者中CEA的灵敏度为37.6%，其余三者均为0。值得一提的是，4种肿瘤标志物的特异度都保持在较为理想的水平。此外，近年来许多新型的蛋白标志物包括胃泌素释放肽前体（ProGRP）、前表面活性蛋白B（pro-SFTPB）、层黏连蛋白γ3链结合蛋白（LG3BP）、CD163抗原可溶性亚型A（C163A）、骨桥蛋白（OPN）等也被用于肺癌诊断，如Yang等[7]利用ProGRP、CEA、SCC以及CYFRA21-1结合临床影像特征构建的LCBP模型，在中国肺癌高危人群中显示出良好风险预测效能。

此外，随着基于质谱的高通量蛋白检测技术的成熟，使得大规模的蛋白组学筛选得以实现，如Davies等[8]通过对超过3000个血浆蛋白的筛选，结合4种不同的AI模型构建了包含240个蛋白的诊断模型，可以在病理学确诊前3~5年预测肺癌发生，AUC可达到0.69~0.75，也代表了一个新兴的研究方向。

1.2　肿瘤自身抗体

除肿瘤抗原外，肿瘤相关自身抗体也被用于肺癌早期诊断。研究认为肿瘤在发生早期便会刺激免疫系统产生自身抗体[9]，包括肿瘤抗原（p53）、蛋白基因产物9.5（PGP9.5）、SRY相关高迁移率族盒蛋白2（SOX2）、G抗原7（GAGE7）、GBU4-5抗原（GBU4-5）、癌症相关基因抗原（CAGE）以及黑色素瘤相关抗原A1（MAGEA1）等，并且免疫系统会对自身抗体信号起到放大的作用。有多项研究对于自身抗体诊断肺结节的效能进行了初步研究，如Boyle等[10]的病例对照研究分别纳入3组包含肺癌以及对照的人群，检测了包含p53、NY-ESO-1、CAGE、GBU4-5、Annexin 1以及SOX2的自身抗体组合对于肺癌的鉴别诊断能力，结果显示自身抗体组合在3组中的灵敏度分别为36%、39%及37%，特异度分别为91%、89%及90%，显示出较好的重复性，但是仍旧受限于较低的灵敏度。

此外，一项来自英国的大型随机对照试验[11]对于肺癌高危人群进行了7种自身抗体检测，并对于检测阳性的患者进行后续的LDCT监测，而阴性者以及对照组仅依据症状进行肺癌监测，结果显示研究组中最终确诊的晚期（Ⅲ+Ⅳ期）患者比例显著降低（73.2%比58.9%）。但遗憾的是，在生存分析中并未显示出生存获益，可能与随访时长较短（2年）以及样本规模有一定关系。值得注意的是，在这项研究中的肺癌检出率（1%）明显低于既往LDCT筛查研究中的肺癌检出率（如NLST研究中LDCT组的肺癌检出率约为3.9%），提示依据自身抗体结果对于筛查人群进行分层可能有较大的漏诊风险，也再次从侧面反映了分子检测灵敏度较低的问题。

2、核酸类标志物

2.1　miRNA

除蛋白类之外，核酸类标志物相关研究报道亦较多。首先是miRNA。有多项研究基于外周血miRNA谱进行肺癌的早期诊断，但是多数样本量较小，缺乏外部验证。目前尚无经过前瞻性队列验证的研究报道。Ying等[12]报道的多中心研究是近年来相关领域规模最大的一项研究，共纳入744例非小细胞肺癌（NSCLC）患者以及944例对照，开发了包含5个miRNA（miR-375、miR-1291、miR-214-3p、miR-1-3p、let-7a-5p）的诊断组合，在3个外部验证队列中的AUC均达到0.9，对于Ⅰ期病灶的灵敏度和特异度分别为83.0%以及90.7%，显示出较蛋白质类生物标志物更好的灵敏度。

2.2　循环肿瘤DNA（circulation tumor DNA，ctDNA）

基于ctDNA的检测主要包括突变以及甲基化检测，前者更多应用在晚期患者靶向药的用药指导以及术后患者的复发监测等，在早期肺癌诊断中的研究有限。ctDNA甲基化是近年来发展较为迅速和关注度较高的一种生物标志物，2016年美国食品药品监督管理局（FDA）批准了SEPT9基因的甲基化检测用于结肠癌筛查，进一步激发了这一领域的研究热度。一方面是因为大量的研究结果显示甲基化异常在肿瘤发生的初始阶段即会出现，如在肺癌发生极早期（腺体前驱病变以及微浸润阶段）便出现基因组整体甲基化水平降低以及特定基因位点的高度甲基化[13]，可能会进一步导致染色体不稳定性增加以及抑癌基因表达失活；另一方面，与蛋白以及RNA等相比，DNA甲基化修饰显示出更加稳定的特性，主要原因包括以下几点：首先，DNA的甲基化状态可以通过DNA复制的过程在细胞分裂时传递到子代细胞中，信息得以保留；第二，蛋白以及RNA的表达水平较易受到机体状态的影响，尤其是在一些应激反应、疾病或代谢紊乱时，其表达水平会发生剧烈波动，而DNA甲基化不易受这些短期变化的干扰，能够反映细胞的长期状态、发育历程或疾病的发生发展；此外，DNA本身较蛋白质和RNA等更耐降解，因而DNA的甲基化修饰更为稳定，有利于临床检测。

除上述优势外，ctDNA甲基化应用于临床的主要困难在于其在外周血中所占比例过低。研究结果显示，在肿瘤早期阶段ctDNA仅占全部cfDNA的0.01%~0.1%甚至更低。针对这一问题，近年来也相继有新的解决方案提出，加速了ctDNA的临床研究和应用，如基准IRIS[AnchorIRISTM（IRIS）]技术通过在亚硫酸氢盐转化后的单链DNA分子3'端直接连接适配器，从而显著减少由于亚硫酸氢盐转化造成的DNA损失，同时还引入了首次适配器连接后的线性扩增和靶向富集步骤，从而提高检测灵敏度[14]。近年来由钟南山院士领衔，笔者团队参与的“钟声计划”研究构建了超过万人的前瞻性研究队列，采用IRIS技术检测肺结节患者外周血ctDNA谱，结合CT数据的AI分析，构建了PulmoSeekPlus模型，在外部验证中的灵敏度可达98%，并且对于直径5~10 mm的微小结节具有较好的诊断效能[15]。

此外，Black等[16]提出NeXT Personal超敏感ctDNA检测系统，通过提前筛选整合1800个信噪比最高的体细胞变异，结合全面的噪音信号抑制方法，达到从总量100万的DNA片段中检出1段ctDNA（百万分之一）的检测限，从而实现超灵敏的ctDNA检测，并且可以实现早期肺腺癌的术前危险分层，期待未来可以应用于肺癌的早期诊断中。

3、循环肿瘤细胞（CTC）或循环染色体异常细胞（CAC）

另一项代表性的技术为CTC。Cellsearch是目前FDA唯一批准的CTC检测系统，通过包被针对EpCAM抗体的磁珠对于CTC进行富集。目前除基于表面标志外，还有依据细胞直径、可变形性等进行CTC富集的方式。此外，近年来微流控、生物膜化学修饰等医工交叉的尝试也可能提供新的技术策略。法国的AIR研究[17]是应用CTC对于高危人群进行肺癌早期诊断的一项前瞻性队列研究，其依据直径进行外周血中非血细胞的分离，并进一步依据细胞形态学特征，如核异常增大、核大小不均、核质比高等来识别CTC，遗憾的是最终对于肺癌检测的灵敏度仅有26.8%，因此未能进一步推入临床。

另一项具有代表性的诊断技术是安德森肿瘤中心基于荧光原位杂交（fluorescence in situ hybridization，FISH）技术研发的循环染色体异常细胞（circulating genetically abnormal cells，CAC）检测技术[18]。该项技术通过FISH技术检测外周血中3p22.1和10q22.3位点的拷贝数异常的单个核细胞来帮助判断肺部病灶良恶性。目前已报道两项CAC相关的多中心研究，笔者团队也作为主要分中心参与。第一项研究纳入700余例受试者，通过构建融合CAC数量、临床特征、影像组学等多指标的肺结节良恶性鉴别诊断模型，对于肺结节良恶性鉴别诊断的AUC可达到0.88[19]。在后续的另一项多中心研究中，进一步纳入125例微小结节（≤10 mm）患者，并结合影像和临床特征构建了诊断模型，AUC达到0.9以上[20]。此外，与CAC检测类似的还有印记基因检测，采用RNA原位杂交检测基因印记丢失（loss of imprinting，LOI）的异常细胞，目前也有全国多中心的前瞻性研究正在进行中。值得一提的是，近年来有越来越多的研究团队报道肺癌起始阶段及早期的基因组变化特征，揭示了如Chr4q12缺失[21]、6p21.1扩增[22]等疾病早期便出现的染色体异常变异情况，这些可以对于未来进一步针对早期肺癌筛选和优化染色体异常位点提供参考。

4、其他

其他探索中的生物标志物或新技术包括呼出气体检测、外周血代谢谱等，三代测序技术也被逐渐应用于循环DNA的检测，但多数处于较为初步的探索阶段。此外，除基于血液进行的检测外，利用肺泡灌洗液进行检测可能对于肺部病灶的诊断会更具优势，但是灌洗量、灌洗部位，以及获得灌洗液后如何对于其中的上皮细胞或者单个核细胞进行富集等尚缺乏统一的标准。

5、分子检测诊断早期肺癌的局限性

多数分子检测的主要局限性在于灵敏度较低，而特异度较高，具有潜在的漏诊风险，因此可能并不适合单独用于肺癌筛查，或者作为LDCT筛查前的患者分层。与国外不同，在中国的一些地区，LDCT已经广泛用于体检筛查，因此在LDCT可及的情况下，分子检测的应用场景可能适合于体检或筛查中发现不确定性肺结节后进行良恶性鉴别诊断，从而与影像学检查高灵敏度、低特异度的特征进行互补，减低假阳性的可能。

目前虽然有大量肺癌早期分子诊断相关的研究开展，但是多数以回顾性或观察性的初步研究为主，缺乏前瞻性队列的外部验证。此外，迄今为止仍没有任何一种肺癌早期诊断生物标志物被证明能带来明确的生存获益，并且仅有少量的研究关注了分子检测早期诊断肺癌对于预后的影响，如前述自身抗体的研究[11]，以及正在进行的一些临床试验（如NCT04171492）等。

相关研究的另一个问题是对于患者的分层分析不足，如对于亚厘米结节以及直径2~3 cm的病灶，虽然同属于Ⅰ期，但是临床诊断的难度以及侧重点明显不同。特别是近年来磨玻璃结节的检出比例逐渐增高，其与实性结节具有不同的生物学特征以及临床进程，而多数研究并未能考虑这些因素进行分层处理，也需要在未来的研究中进一步优化。

6、展望

近年来，人工智能（AI）技术的快速发展为肺癌早期诊断研究注入了新的活力。AI在高通量以及高维度数据中的应用，尤其是在最优指标筛选和建模方面，展现了巨大的潜力。此外，AI与影像学资料的联合分析也成为研究热点，通过深度学习算法，AI能够从复杂的影像数据中提取出人眼难以识别的细微特征，从而提高肺癌早期诊断的准确率。除与AI和影像资料联合外，不同类型的分子检测联合进行诊断也有望成为新的突破点，如2022年美国癌症研究协会（AACR）会议中发表的一项研究成果显示，采用甲基化、蛋白、突变以及非整倍体等多层次指标的联合检测，可以在等多癌种的检测中达到62.4%的灵敏度以及98%的特异度[23]。这些研究结果提示联合使用多维度的数据进行癌症早期诊断将是未来的一个新趋势，同时也强调了AI技术在多维数据处理中的潜在应用。

除应用AI技术外，泛癌筛查（pan-cancer screening）也成为癌症早期诊断领域的一个重要方向。美国于2022年再次启动了Cancer Moonshot液体活检癌症早筛计划[24]，致力于采用液体活检技术对于无症状的患者进行多种肿瘤的筛查。液体活检技术的优势在于其非侵入性和可重复性，能够通过一次血液检测同时筛查多种癌症。泛癌筛查的实施仍面临诸多挑战。2021年英国国家健康服务机构（NHS）开展的一项大型随机对照试验评估了GRAIL公司开发的泛癌检测试剂的有效性，但由于前期结果不理想，该项目被提前终止。这一案例表明，尽管泛癌筛查代表了癌症早期诊断的美好愿景，但其在实际应用中的可行性和有效性仍需进一步验证，期待未来能够有新的进展。

对于相关研究而言，除进行前瞻性队列人群的外部验证外，另一个值得考虑的方面是在真实世界中对于引入分子检测后临床医师或者多学科诊断效率的实际提升进行评估，才能更好地促进临床中的实际应用。

此外，对于早期肺癌演进过程中分子特征的研究也有望提供新的视角和靶点，近年来包括笔者团队尝试在内的多个团队从各个组学的角度对于早期肺癌以及肺结节的分子特征进行描述，包括单细胞转录组测序[25]、全外显子或全基因组测序[22]、甲基化测序[13]以及代谢组学检测[26]等，这些研究都揭示了早期和晚期肺癌，以及磨玻璃结节和实性结节肺癌之间显著不同的分子特征，有望提供新的早期肺癌标志物。此外还有一些针对早期肺癌演进的机制研究，如Scafoglio等[27]发现早期肺腺癌细胞可能主要以钠-葡萄糖协同转运蛋白2（SGLT2），而非葡萄糖转运蛋白1（GLUT1）为葡萄糖代谢的转运体，这些都可能为未来分子检测提供新的靶点。

总之，肺癌早期诊断正从“单一技术突破”向“多模态整合”跨越，其发展需依赖AI算法革新、液体活检灵敏度提升、临床转化路径优化以及基础研究的持续深耕。未来随着各国癌症早筛计划的推进，医学有望见证肺癌早期诊断率的显著提升，最终实现从“治晚期”到“防早期”的范式转变。

参考文献（略）

本文刊登于《中国实用内科杂志》2025年第45卷第6期专题笔谈栏目

基金项目：国家自然科学基金（82370002，8240002）；河南省科技攻关项目（242102311037）；

DOI：10.19538/j.nk2025060101

引用本文：王子奇，张晓菊. 早期肺癌新型分子诊断的意义及评价[J]. 中国实用内科杂志, 2025, 45(6): 449-453.

本文转载自订阅号「中国实用内科杂志」（ID：zgsynkzz）

原链接戳：专题笔谈·肺癌诊治 | 早期肺癌新型分子诊断的意义及评价

* 文章仅供医疗卫生相关从业者阅读参考

本文完

责编：Jerry