低剂量CT肺癌筛查为什么普及率不高？

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低剂量CT是目前证据最强的癌症筛查工具之一

低剂量CT的辐射剂量约为常规CT的五分之一，低剂量CT筛查在肺癌领域的证据非常强。对于有重度吸烟史的人群，年度低剂量CT在研究中显示可在6年内降低约20%的肺癌死亡风险，在10年随访中降低约24%。

肺癌早筛有非常高的临床价值。I期肺癌的5年生存率可达到 60%–90%，但如果到了晚期，生存率会大幅下降。因此，肺癌筛查改变了患者被诊断时的分期结构。肺癌筛查真正的价值，是把本可能晚期发现的肺癌提前到可治愈阶段。

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肺癌筛查低使用率的原因

在美国，肺癌筛查相对其他常见癌症筛查，有着明显的低使用率问题。在一个符合筛查条件的人群队列中，大约60%接受了乳腺癌或结直肠癌筛查，但肺癌筛查率低于20%。这说明肺癌筛查在公众和基层医疗中的认知度明显低于其他常见癌症筛查。

但肺癌筛查低使用率的原因不仅仅是宣传不足。美国2022年一项针对1200多名有吸烟史人群的调查显示，过去一年中只有不到三分之一的人曾与医生讨论过肺癌筛查。很多符合条件的人并不是主动拒绝筛查，而是没有被系统识别和提醒。此外，支付和保险覆盖也是障碍。美国一些州针对低收入人群的Medicaid项目并不覆盖肺癌筛查费用，而这些人群却恰恰更可能吸烟。这造成了最可能受益的人，反而最难获得筛查。

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医生群体中对肺癌筛查的担忧

肺癌筛查在医生群体中也长期面临怀疑。有部分医生认为，与其把资源用于筛查，不如更多投入戒烟。也有医生担心低剂量CT会发现大量良性结节，导至不必要的检查、活检甚至手术，浪费医疗资源。

对肺癌筛查研究报告的误读也是影响医生和公众对筛查接受度的一个原因。2011年国家肺癌筛查试验（NLST）研究报告指出检测到的结节中有96.4%最终为良性，这个结果常被误读成筛查人群中96.4%是假阳性，这种误读长期影响了医生对肺癌筛查的看法。真正的假阳性率只有26.6%，而且随着结节分类技术进步和多轮筛查经验积累，假阳性率总体已有下降。不仅如此，发现结节并不等于立即手术或活检。很多时候，后续处理只是通过CT随访观察结节变化，一些感染相关结节会自行消失。

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肺癌筛查标准过于复杂

美国USPSTF肺癌筛查标准目前主要基于年龄和吸烟史。符合筛查条件者通常需要在50–80岁之间，并具有至少20 pack-years吸烟史。20 pack-years相当于每天一包烟、持续20年。但pack-years在真实门诊中并不好计算，对患者和基层医生都不友好。相比乳腺癌筛查标准，即到一定年龄就可以筛查，肺癌筛查标准复杂得多。

现在，有研究团队正在研究使用吸烟持续年限代替pack-years，即简单地将筛查提供给吸烟至少20年的人，黑人肺癌患者中符合筛查资格的比例可从58%提高到85%，白人肺癌患者中则从74%提高到82%。这说明筛查标准本身不仅是医学问题，过于复杂或不适合不同人群吸烟模式的标准，可能系统性地漏掉部分高风险人群。

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从未吸烟者要不要筛查？

10%–20%的肺癌发生在从未吸烟者中，这些患者更可能是女性，往往在出现症状后才被晚期诊断。因此，肺癌筛查需要考虑是否应该将筛查扩展到从未吸烟者。研究结果显示，现有标准漏掉了太多真实患者。在近1000名肺癌患者中，只有约35%符合USPSTF筛查标准，而不符合标准的主要原因之一就是从未吸烟。如果美国40–85岁人群每10年至少有一次低剂量CT筛查资格，每年可能避免超过 20000例肺癌死亡。

但反对者认为，肺结节非常常见，而绝大多数人一生不会患肺癌。如果把筛查人群大幅扩大，就会让大量本不会患癌的人暴露于假阳性、重复检查、活检并发症、焦虑和过度诊断风险中。

这个争议的本质是，低风险人群筛查必须证明收益足以超过伤害。对重度吸烟人群，这一点已经有较强证据。但对从未吸烟者和更广泛人群，目前证据仍不足。

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AI影像分析以及血液标志物可能改变筛查的风险-获益比

现在已经开发出了机器学习工具，用来帮助肺癌风险预测结果。Sybil是一个开源AI系统，基于NLST等研究中的CT图像训练，用于预测未来6年的肺癌风险。它的特点是并不只依赖是否已有明确结节，而是分析整个CT图像中的细微特征，并输出未来风险。

这类AI工具的意义在于，它可能帮助医生更准确地区分真正危险的结节和长期稳定的良性结节，就有可能降低过度诊断和不必要活检。结果证明，Sybil在CT图像的回顾性测试中表现较好，目前研究者正在验证它能否真正帮助临床决策，以及验证Sybil在现有筛查标准之外人群中的价值。AI如果能提高结节管理和风险分层精度，就可能改变扩大筛查的风险—获益比。

作者最后还讨论了血液标志物在肺癌筛查中的潜力，比如cfDNA甲基化。肿瘤来源DNA往往具有异常表观遗传标记，例如甲基化改变，目前已有多种商业化血液检测可测量cfDNA甲基化相关癌症信号。cfDNA甲基化等血液标志物可能可以协助进行风险分层，判断哪些人群更值得筛查、哪些结节更危险、如何减少不必要后续检查等问题。未来更可能出现的不是血液检测完全替代CT，而是二者组合形成更精准的筛查路径。

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总结与讨论

这篇Nature文章指出，低剂量CT在重度吸烟人群中有强证据支持，但现实中符合条件者筛查率仍然很低。同时，大量肺癌患者并不符合现有标准，包括戒烟时间较久、吸烟量不足或从未吸烟的人群。这可能是由于可及性不足，很多符合条件的人没有被筛查，原因包括认知不足、医生未讨论、保险覆盖不充分和社会经济障碍。另外，筛选标准本身不完美，pack-years复杂且可能造成筛查资格不公平。扩大筛查也确实存在风险，从未吸烟者和低风险人群筛查可能带来假阳性、过度诊断和不必要侵入性操作。虽然中国和美国的国情不同，但这篇文章指出的问题在中国同样具有指导意义。

现在需要解决的问题是，谁能获得筛查、谁被筛查标准排除、以及如何在扩大筛查时控制伤害。AI影像分析和cfDNA甲基化血液检测可能是改变局面的关键。AI可以帮助判断结节风险、减少不必要随访和活检。血液标志物可能帮助识别现有筛查标准之外的高风险人群，并辅助判断哪些人更应接受低剂量CT。

未来肺癌筛查可能会走向风险模型、影像AI和血液标志物联合的精准筛查模式。 在这个过程中，筛查标准简化、支付体系改进、基层医生教育、AI结节风险评估和cfDNA甲基化血液检测，都可能成为让肺癌早诊真正普及的关键环节。