*仅供医学专业人士阅读参考
肺癌是全球范围内癌症相关死亡的主要原因之一，早期发现和准确管理肺结节对于降低肺癌死亡率具有关键意义。
随着低剂量计算机断层扫描（LDCT）的广泛应用，肺结节的检测率不断提高，但约95%的结节为良性，需精准管理以避免过度诊疗，准确评估这些结节的恶性风险仍然是一个巨大的挑战。
四川大学附属华西医院李为民和王成弟、上海科技大学生物医学工程学院沈定刚等人合作，基于5万多名中国人的数据开发了一个多阶段的肺结节风险分层系统，C-Lung-RADS，可以结合结节的大小、密度和多模态数据进行风险分层。从性能来看，C-Lung-RADS系统的敏感性和准确性均优于现有的肺结节筛查分类系统。
论文于近日发表在《自然·医学》[1]。
论文首页截图
现有的肺结节管理指南主要根据结节的密度和大小进行分类，美国放射学院（ACR）发布的肺结节筛查分类系统Lung-RADS建议将6mm以下的实性结节和30mm以下的纯磨玻璃结节视为良性。其他由妙佑医疗国际或大学构建的肺结节风险预测模型结合临床和结节特征来进行评估。然而这些肺结节风险分层管理策略在中国人群中的效果不理想，且手动评估耗时费力。
C-Lung-RADS这样的系统应运而生，旨在更适合本土化应用。
本研究首先从四川大学华西医院健康管理中心的体检人群中招募了45064名参与者，使用他们的胸部CT影像数据作为训练和内部测试集，参与者中位年龄为47岁；独立测试集来自于2019年至2022年间在中国西部多个社区通过移动CT筛查的14437名参与者，中位年龄为57岁。
研究设计
基于中国人群的庞大数据集，研究团队构建了名为C-Lung-RADS的肺结节风险分层系统。该系统旨在通过分阶段的策略，对肺结节进行精确的风险评估和管理。研究中的方法主要分为两个关键阶段：
在第一阶段，C-Lung-RADS系统利用决策树模型，结合结节的大小和密度对其进行初步风险分层，将肺结节分为低风险、中风险、高风险和极高风险四个类别。
研究团队根据肺结节的大小和密度设定了多个截断值。对于实性结节，直径＜6mm的结节被归类为低风险，6-10mm为中风险，10-18mm为高风险，≥18mm为极高风险；部分实性磨玻璃结节（mGGNs）的风险依据实性成分和总直径划；磨玻璃结节（pGGNs）的风险根据直径进行划分。
与Lung-RADS v2022 相比，C-Lung-RADS的第一阶段在肺结节风险分层中表现出更好的性能。在独立数据集中，C-Lung-RADS的AUC值为0.912，Lung-RADS v2022为0.820。这证实C-Lung-RADS 相比Lung-RADS能够提供出色的风险分层，适用于不同风险结节的初步筛查。
第一阶段对肺结节进行初步分层
在第二阶段，C-Lung-RADS系统进一步结合了CT影像、患者的临床信息和随访数据，通过深度学习模型对非低风险结节进行更细化的风险评估。此阶段不仅依赖于影像数据，还整合了患者的年龄、吸烟状况、癌症病史等临床因素，以及结节在随访中的变化情况（如结节体积倍增时间），从而生成一个多维风险预测模型，最终得出结节的具体风险水平。
研究团队在独立测试集中发现，相比于单维模型，多维模型能够将灵敏度从64.3%提高到85.6%，AUC值达到 0.927。
将C-Lung-RADS与Lung-RADS v2022的性能进行对比后显示，在内部测试数据集中，C-Lung-RADS检测到高风险结节的比例为2.9%，极高风险结节的比例为19.3%，都高于Lung-RADS v2022的1.4%和13.6%。C-Lung-RADS的敏感性达到79.9%，明显优于Lung-RADS v2022的60.3%；但假阳性率略高，为8.2%（相比Lung-RADS v2022的5.1%）。
在独立测试数据集中，C-Lung-RADS的敏感性更高，达到87.1%，而Lung-RADS v2022只有63.3%。
对于低风险结节（对应下图分类1），系统建议每年进行一次监测，以避免过度诊疗。对于中风险结节（分类2和3），建议每半年或每季度随访，以及时发现可能的恶性变化。对于极高风险结节（分离4），需要立即采取临床干预，可能包括CT扫描、PET/CT成像、活检或手术。
C -Lung-RADS评估胸部CT上检测到的肺结节，并按照相应方案进行处理
总而言之，尽管C-Lung-RADS的假阳性率稍高，但其在检测恶性结节方面表现更好，具有更高的准确性和广泛的中国人群适用性，有利于通过减少不必要的侵入性手术和检查，优化医疗资源的分配，有望进一步提高中国及其他资源匮乏地区的肺癌早期诊断率。
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参考文献：
[1]https://www.nature.com/articles/s41588-024-01874-9
本文作者丨张艾迪
