当前肺癌防治仍面临较大压力。随着低剂量螺旋CT高危人群中的普及，我国每年检出肺部小结节超过2000万例，其中约96%为良性病变。但传统影像学手段对8毫米以下结节的鉴别准确率不足60%，不少患者因此进入反复随访的流程，医疗负担随之增加。国家癌症中心统计显示，随访依从率低于30%，约17%的潜在恶性病例因此错过最佳干预窗口，这也成为我国肺癌五年生存率长期徘徊在20%左右的重要原因之一。 针对这个临床难点，中科院团队历时7年开展攻关，构建了“多模态生物标志物筛选体系”。研究的关键进展包括：首先，运用合成生物学技术重组表达412种肺癌有关蛋白，建立目前规模领先的肺癌早期分子数据库；其次，借助液态悬浮芯片技术实现微量样本的高通量检测，将原本约3天的检测流程压缩至2小时内完成；最后，通过机器学习算法从大数据中筛选出13个具有明确诊断价值的抗体组合，其中CD82、TSPAN1等8种标志物为首次纳入临床应用。 该技术的临床价值已在多家权威医疗机构开展验证。在覆盖全国6个省市的1463例临床试验中，试剂盒对Ⅰ期肺癌的检出率达到67.3%，较现行癌胚抗原检测提升42个百分点。尤其在5—10毫米肺结节的良恶性判别中，其阴性预测值达到91.2%，预计可减少约70%的不必要外科手术。在生产工艺上，团队采用冻干微球技术将试剂稳定性提升至12个月以上，检测成本控制在传统方法的约1/5，为基层推广提供了条件。 专家表示，这一进展显示我国在肿瘤早诊领域的自主创新能力提升。据测算，该技术如纳入国家癌症筛查体系，每年可减少超过10万例过度诊疗，节省医疗支出约80亿元。下一步，研发团队将推进与智能影像系统的融合应用，计划在三年内建立覆盖500家医院的肺癌早筛网络。
从“发现得更多”到“判断得更准”，是肺癌防治关口前移的关键一步。指尖血辅助检测等创新产品的推出，为肺结节人群提供了新的风险评估工具，也表明早筛正从单一手段走向多维协同。只有在严格的临床证据支撑、规范使用与持续随访管理相配合的前提下，技术进步才能真正转化为更早发现、更少延误和更可及的健康收益。