最近发表在《癌症筛查与预防》杂志上的一项研究中，一组研究人员全面概述了胰腺癌（PC）筛查和早期诊断策略的最新进展。
背景
胰腺癌通常进展迅速，症状隐匿，导致晚期诊断和较差的生存率，尽管肿瘤学取得了进展。2024年，胰腺癌在美国排名第四大癌症死亡原因，估计有66,440例新发病例和51,750例死亡。中国的发病率突显了胰腺癌的巨大医疗和社会经济负担，特别是在老龄化人口较多的地区，医疗费用和住院率显著增加。早期检测可以显著改善生存结果，但由于缺乏可靠的生物标志物、特定的筛查协议和训练有素的人员，仍面临挑战。需要进一步的研究来提高早期筛查的有效性。
流行病学负担和风险因素
种族和地区因素影响胰腺癌的患病率，研究表明亚洲人群尤其是有胆石症或克罗恩病史的人群易感性增加。中国的高发病率及其相关的医疗费用突显了胰腺癌的重大社会经济影响。胰腺癌患者需要大量的医疗资源，导致与其他癌症相比更高的住院率和成本。鉴于早期检测与更好的预后相关，重点识别高危人群并实施预防策略至关重要。
早期检测的挑战
缺乏特异性症状和风险因素使得胰腺癌的早期检测复杂化。许多生物标志物缺乏敏感性，而高级影像技术如内镜超声（EUS）需要专门的操作员，往往导致较长的等待时间。常用的临床生物标志物糖类抗原19-9（CA19-9）虽然广泛使用，但在早期胰腺癌检测中的特异性有限。因此，需要更可靠的生物标志物和可及的诊断方法来解决这些差距，实现有效的大规模筛查。
影像技术的进步
放射学的最新进展，如高分辨率计算机断层扫描（CT）和带有扩散加权成像（DWI）的磁共振成像（MRI），提高了胰腺早期病变的检测能力。特别是对比增强EUS，可以有效进行成像和鉴别诊断，提高敏感性和特异性。尽管这些改进带来了积极影响，但训练有素人员的短缺和有限的可及性仍然阻碍了广泛的临床应用。这些影像技术为临床医生提供了宝贵的信息，有助于识别早期胰腺癌。
新兴生物标志物和液体活检
生物标志物研究显著增长，重点是识别非侵入性标志物，如循环肿瘤脱氧核糖核酸（ctDNA）、肿瘤核糖核酸（RNA）和外泌体。液体活检是一种有前景的方法，可以通过血液和其他体液检测肿瘤来源的分子，辅助早期诊断和治疗监测。研究表明，将CA19-9与甲基化DNA标志物等其他生物标志物结合使用，可以提高早期胰腺癌的诊断敏感性，支持努力完善和扩展生物标志物组合，以制定更可靠的筛查协议。
人工智能（AI）在早期诊断中的作用
AI的整合通过提高影像和生物标志物分析的准确性，彻底改变了胰腺癌的早期诊断。AI算法可以分析影像研究中的复杂数据集，检测可能逃过人类观察者注意的模式和细微形态变化。经过大量CT和MRI扫描数据训练的机器学习模型，在检测早期病变方面表现出比传统方法更高的敏感性。AI还在分析液体活检数据、识别实时生物标志物和预测患者风险方面显示出潜力，从而增强早期干预的可能性。
AI辅助的EUS
EUS仍然是可视化胰腺病变的强大工具，但由于良性病变和恶性病变在外形上的相似性，仍存在挑战。AI辅助的EUS在检测胰腺癌方面表现出高准确性，算法可以帮助区分不同类型的病变。对于小病变，AI可以增强EUS解释，减少误诊的可能性。随着AI模型的不断优化，它们可以通过提供二次分析来支持内镜医师，从而弥合操作者之间的经验差距，提高诊断一致性。
高危个体的筛查
对一般人群进行胰腺癌筛查不切实际，因为该疾病的低患病率和高成本。相反，针对高危群体，如有胰腺癌家族史或遗传倾向的个体，更为可行。乳腺癌（BRCA）1、BRCA2及其他基因的突变与胰腺癌风险增加有关，纳入基因检测可以识别需要常规监测的个体。环境和生活方式因素，包括吸烟、肥胖和慢性胰腺炎，也在胰腺癌风险中起作用，强调了综合风险评估策略的重要性，以识别那些风险较高的个体。
结论
总之，影像学、生物标志物发现和AI的进展正在改变胰腺癌的筛查和诊断。尽管成本、可及性和伦理方面的挑战依然存在，但持续的研究为提高早期检测和患者预后提供了希望。跨学科合作和技术整合对于有效将这些创新带入临床实践至关重要。
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