自20世纪初以来，胃肠（GI）内镜技术的发展已经彻底改变了结直肠癌（CRC）的诊断。早期的刚性内镜提供了有限的视野，对患者来说非常不适，并且只能部分可视化结肠。随着1950年代光纤技术的引入，内镜开始传输实时图像，极大地增强了GI疾病的诊断应用。如今，由于CRC在美国是癌症死亡的第二大原因，因此仍然是内镜筛查的主要目标。尽管技术进步显著，但标准的内镜实践，包括结肠镜检查，仍然会漏诊大约2.1-5.9%的息肉或癌症，近30%的切除息肉未能完全切除，可能导致筛查后的CRC。此外，只有11.4%的活检显示恶性，这意味着近88.6%的取样组织是健康的，增加了不必要的程序风险。本文综述了传统和前沿内镜技术，比较了它们的诊断准确性和局限性，以指导CRC诊断的改进。
当前内镜技术
内镜技术包括广域和显微领域技术，每种技术在CRC筛查中都有特定的优势和缺点。
- 白光内镜（WLE）
WLE仍然是标准的CRC诊断方法，使用白光照亮黏膜结构，提供逼真的成像。高分辨率（HD）和超高清（UHD）WLE技术使图像更清晰，尤其是具有近距离和双焦点选项的设备。这些进展提高了诊断准确性，但在息肉检测的敏感性方面仍存在挑战，准确率约为68%。为了提高敏感性，研究人员尝试了全景视野（FOV）内镜和第三眼逆视镜，这些设备可以在前进时进行逆向观察，从而提高腺瘤检测率。
- 虚拟染色内镜
虚拟染色内镜利用光学滤波器靶向特定光频率，通过与富含血红蛋白的组织相互作用增强黏膜可视化。常见的模式包括窄带成像（NBI）、iScan和富士能智能染色内镜（FICE）。NBI特别有前景，敏感率在81.8-99.2%之间。然而，虚拟染色内镜技术需要标准化和适当的培训，因为图像解释可能因操作者而异。NICE（NBI国际结直肠内镜）分类系统试图解决这一问题，通过颜色、血管模式和表面特征对病变进行分类，以帮助实时识别潜在的恶性区域。
- 染色内镜
与虚拟技术不同，染色内镜使用物理染料如靛蓝胭脂红和亚甲蓝来突出黏膜结构。虽然有效且比虚拟方法更经济，但其诊断结果可能因操作者的染料应用技能而异。这种方法特别适用于检测炎症性肠病患者的异型增生，但由于时间限制和病变表现的潜在变化，其在CRC中的应用较为次要。
- 超细内镜和胶囊内镜
超细内镜提供了一种直径较窄的替代方案，提高了患者的舒适度，减少了疼痛，并允许在最小镇静下进行手术。尽管这种方法更多应用于上消化道筛查，但其在CRC中的应用正在研究中。胶囊内镜，或“药丸相机”，提供了一种无创的方法来可视化消化道。胶囊内镜在不完全结肠镜检查后识别CRC方面取得了令人鼓舞的结果，但由于缺乏主动移动能力，某些消化道段的可视化准确性受限。
显微领域视图内镜
显微领域技术，包括共聚焦激光内镜、细胞内镜和光学相干断层扫描（OCT），允许在无需传统活检的情况下进行细胞水平的检查，有望实现“光学活检”。这些技术特别有助于在体内区分健康组织和恶性组织，可能减少活检率和程序成本。
- 共聚焦激光内镜
共聚焦激光内镜通过产生基于荧光的微米级图像，复制黏膜结构的组织学视图，使用荧光素作为对比剂。该技术提供1至3.5微米的分辨率，成像深度可达70微米。尽管高度准确，灵敏度达96%，但其高昂的成本和小视野限制了其实用性，使其最适合于专门中心。
- 细胞内镜和光学相干断层扫描（OCT）
细胞内镜可实现高达1000倍的放大，使用染料突出核和腺体细节，检测CRC的灵敏度达85%。OCT采用低相干光，提供约10微米的分辨率，扫描面积大于其他显微技术。OCT能够可视化黏膜下层，实现深入的病理评估，实验设置中的OCT模式识别技术已将其准确性提高到接近100%。尽管这些技术具有创新性，但其临床整合仍需进一步研究，因其成本高且学习曲线陡峭。
人工智能和机器学习在内镜中的应用
人工智能和机器学习在内镜中引入了变革性的能力，特别是在自动息肉检测（CADe）和息肉组织学预测（CADx）方面。机器学习工具使用实时卷积神经网络显著提高了息肉检测率。例如，一项研究发现，AI辅助结肠镜检查相比标准WLE将腺瘤检测率（ADR）提高了近10%。然而，AI的有效性可能因临床环境而异，一些研究表明，在非专业中心，ADR没有显著增加。AI的临床应用需要强大的培训框架，以最大化其诊断潜力，并确保在不同操作者技能水平下的可靠性。
机器人结肠镜检查
机器人结肠镜检查代表了程序精度和患者舒适度的进一步提升。现代系统，包括自推进、自导向的机器人内镜，解决了诸如环状运动和操作者疲劳等挑战。最初的机器人系统因复杂性和高成本而受阻，但FDA批准的Endotics系统等新型模型显示出希望，减少了患者不适，ADR与传统内镜相当。尽管临床可用性仍有限，但机器人结肠镜检查改善内镜结果和舒适度的潜力可能会推动未来与传统方法的结合使用。
结论
内镜领域继续发展，创新的成像技术和AI驱动的解决方案旨在提高CRC的检测和诊断。新兴的显微技术和光学活检允许进行细胞水平的检查，减少了对侵入性活检的需求。尽管这些进展带来了挑战，如培训要求、标准化和成本，但进一步的研究和AI工具及机器人系统的持续开发可能会弥补这些差距，提高CRC诊断的可及性和准确性。随着内镜技术的进步，这些创新有望改善患者预后，降低CRC的死亡率。
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