癌症筛查的挑战
癌症的早期检测面临着一个关键的挑战,那就是理解正常到失调再到癌症的生物学连续过程。在这个连续体中,癌症检测既有机遇,也有挑战。一个重要的挑战是预测我们检测到的变化的未来轨迹,并确定早期疾病何时会变得严重和/或致命。年度筛查可能无法检测到在两次筛查之间发生的快速、侵袭性癌症。相反,通过对高危人群的积极监测和筛查,可以追踪几年内经历恶性转化的缓慢生长的癌症。早期肿瘤也可能导致其微环境发生可检测的变化,产生潜在的检测生物标志物。
另一个挑战是确定患癌症的风险。早期检测策略不会对每个人都有同等价值。因此,重要的是确定癌症风险较高的人群,并针对该人群制定早期检测策略,以最大限度地提高早期检测的效益,并将危害降至最低(通过过度或欠诊断和治疗)。风险评估模型可以识别特定癌症风险增加的个人或人群。风险分层包括有关年龄、家族史、暴露和生活方式的信息,可以通过基因筛查来检测与癌症相关的基因变异。
由于正常生理背景信号的干扰,要找到早期癌症的准确信号(通常非常低)相当困难。尽管过去进展缓慢,但许多有希望的早期检测标志物正在涌现,包括循环肿瘤DNA、循环肿瘤细胞、蛋白质、外泌体和癌症代谢物。数据分析方法(如机器学习)的进步以及多模式测试中跨标记类型的集成也在加速进展。
技术挑战涉及到现有方法的迭代改进和创新性检测技术的开发,这些技术可以非常敏感和特异性地识别早期生物变化,无论是在组织结构、生物化学还是功能方面。
将生物学认识转化为新的临床诊断方法,新方法的验证和临床试验的实施需要时间和金钱的支撑。
癌症筛查的机遇
健康中国行动提出进一步推进癌症筛查,提高癌症总体五年生存率。美国HealthyPeople2030***也倡导推广循证支持的癌症筛查,提高老年人群中包括筛查在内的临床预防服务占比。
近年来,癌症造成的疾病负担受到全社会的高度重视,在多项积极举措下,我国肿瘤防控工作已取得长足进步。确诊时肿瘤病灶范围或分期阶段是决定患者预后的重要因素之一,因此如何让更多患者能更早发现癌症并及时进行治疗,具有重要的意义。
癌症的早期检测需要医学、肿瘤生物学、工程师、化学家、物理学家、技术开发人员等的跨学科合作。随着对癌症认识的深入和技术的进步,投资者的兴趣也在增加,相信癌症的早期检测正处于一个转折点。
在大数据时代,不断开发和挖掘更多高质量研究证据以指导老年人群的癌症筛查。此外,数据分析方法(如机器学习)的进步也在加速早期检测标志物的屏幕和验证。
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