《柳叶刀-发现科学》（The Lancet Discovery Science）是一组开放获取学术期刊，包括柳叶刀旗下eBioMedicine, Part of The Lancet Discovery Science和eClinicalMedicine, Part of The Lancet Discovery Science，涉及的领域包括基础医学研究、转化医学研究、临床研究和卫生系统研究。这组期刊发表重要的初期研究，有助于研究人员和临床医生发现可能改善全世界人们健康和福祉的新机会。柳叶刀特别推出eClinicalMedicine精选论文合辑，分享给读者。
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论文精选
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基于深度学习的自动化肺部CT分割和急性呼吸窘迫综合征预测框架的开发与验证：一项多中心队列研究
急性呼吸窘迫综合征（acute respiratory distress syndrome, ARDS）是一种危及生命的状况，特别在重症监护病房（intensive care unit, ICU）患者中，发病率和死亡率都较高。来自上海交通大学医学院的皋源及其团队致力于开发一种人工智能模型，旨在早期预测ICU内的ARDS，以促进及时干预。
该研究纳入了928名在2018年11月至2021年11月期间于中国三家医院接受胸部计算机断层扫描（computed tomography, CT）检查的ICU患者。将患者分为用于模型开发和内部验证的回顾性队列，同时设置三个独立队列用于外部验证。研究团队使用基于深度学习的框架，采用UNet Transformer（UNETR）模型进行肺部病变的分割和ARDS的早期预测。结果显示，该模型在预测准确性方面优于基于Densenet的图像分类网络，并能识别出肺部病变特征和临床参数（如C-反应蛋白、白蛋白、胆红素、血小板计数和年龄）作为预测ARDS的重要因素。
研究结果表明，结合定量肺部病变参数和临床数据的深度学习框架能够预测早期ARDS，从而识别出高风险患者以进行及时干预。未来的研究应重点关注通过联邦学习整合多中心数据，并在边缘计算设备上部署该模型，以增强其在真实世界中的适用性，并改善ICU患者的预后。
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老年人互联网排斥与抑郁症状之间的关联：五项纵向队列研究的面板数据分析
互联网排斥和抑郁症状在老年人群体中普遍存在。来自郑州大学第一附属医院的赵杰及其团队研究了高收入国家和低中收入国家老年人互联网排斥与抑郁症状之间的关联。
该研究对来自32个国家、年龄在60岁及以上的成年人进行了全面的纵向跨文化分析。数据来源包括健康与退休研究（Health and Retirement Study, HRS）、英国老龄化纵向研究（English Longitudinal Study of Ageing, ELSA）、欧洲健康、老龄化和退休调查（Survey of Health, Ageing and Retirement in Europe, SHARE）、中国健康与退休纵向研究（China Health and Retirement Longitudinal Study, CHARLS）和墨西哥健康与老龄化研究（Mexican Health and Ageing Study, MHAS）。
在研究中，互联网排斥定义为自我报告的未使用情况。使用流调中心抑郁量表（Centre for Epidemiologic Studies of Depression, CES-D）或欧洲抑郁量表（Euro-Depression scale, Euro-D）评估抑郁症状。研究共纳入了129,847名老年人，时间跨度为2010年-2020年。结果显示，互联网排斥与所有队列中的抑郁症状显著相关：HRS（OR=1.13，95% CI：1.07–1.20）、ELSA（OR=1.22，95% CI：1.11–1.34）、SHARE（OR=1.55，95% CI：1.47–1.62）、CHARLS（OR=1.49，95% CI：1.26–1.77）和MHAS（OR=1.48，95% CI：1.39–1.58）。经历互联网排斥对老年人抑郁症状构成了显著风险。因此，实施互联网包容策略对促进健康老龄化和减少老年人群体中抑郁症状的流行至关重要。
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肺癌筛查与筛查后肺结节管理综合系统的开发和验证：一项概念验证研究（ASCEND-LUNG）
北京大学人民医院的陈克终及其同事开展ASCEND-LUNG研究，旨在解决低剂量计算机断层扫描（low-dose computed tomography, LDCT）在肺癌筛查与管理中的低依从性和特异性不理想的问题。这是一项前瞻性、两阶段的病例对照研究，评估了一种名为北京大学肺癌筛查与管理系统（Peking University Lung Cancer Screening and Management System, PKU-LCSMS）的人工智能辅助模型的性能。在研究中，465名参与者（216名癌症患者、47名良性病例和202名对照）被随机分配到开发阶段的训练和验证队列。在模型验证阶段，研究团队使用有291名参与者（140名癌症患者、25名良性病例和126名对照）的独立验证队列来评估模型的灵敏度和特异度。
该研究在基线时对血液样本进行评估以进行筛查和诊断。cfDNA甲基化肺癌筛查模型的曲线下面积（area under the curve, AUC）为0.910（95% CI：0.869–0.950），其次是蛋白质模型（AUC 0.891，95% CI：0.845–0.938）和突变模型（AUC 0.577，95% CI：0.482–0.672）。结合cfDNA甲基化和蛋白质特征的模型AUC达到了0.963（95% CI：0.942–0.984）。在独立验证队列中，多组学筛查模型的灵敏度为99.2%（95% CI：0.957–1.000），特异度为56.3%（95% CI：0.472–0.652）。人工智能辅助的肺结节诊断模型则表现出81.1%的灵敏度（95% CI：0.732–0.875）和76.0%的特异度（95% CI：0.549–0.906）。以基线血液样本为核心要素，PKU-LCSMS为简化肺癌筛查及筛查后肺结节管理提供了一种具有前景的解决方案。
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评估伊立替康脂质体（LY01610）作为复发性小细胞肺癌患者二线治疗的疗效和安全性：一项II期剂量范围研究
来自中国医学科学院北京协和医学院的石远凯及其同事开展了一项单臂剂量范围的II期研究，旨在评估伊立替康脂质体（LY01610）在不同剂量下对复发性小细胞肺癌（small cell lung cancer, SCLC）患者的疗效和安全性。该研究招募在中国10家医院接受治疗的复发性SCLC患者，这些患者在之前的铂类治疗中未能获益。LY01610以60 mg/m²、80 mg/m²和100 mg/m²的剂量进行给药。主要终点为研究者评估的客观缓解率（objective response rate, ORR）和缓解持续时间（duration of response, DoR）。
本研究共招募66名患者，分别有6名、30名和30名被分配到60 mg/m²、80 mg/m²和100 mg/m²剂量组。整体的ORR为32%（21/66，95%置信区间[CI]：21–44），中位DoR为5.2个月（95% CI：3.0–8.3）。中位无进展生存期（PFS）和总生存期（OS）分别为4.0个月（95% CI：2.9–5.5）和9.7个月（95% CI：7.2–12.3）。具体到不同剂量组，60 mg/m²、80 mg/m²和100 mg/m²的ORR分别为33%、33%和30%，中位DoR分别为4.2个月（95% CI：2.8–未达）、6.9个月（95% CI：2.5–9.9）和4.0个月（95% CI：2.7–6.8）。≥3级治疗相关不良事件（treatment-related adverse events, TRAEs）的发生率分别为33%、47%和50%。所有患者中最常见的≥3级TRAEs为中性粒细胞减少（27%）、白细胞减少（24%）和贫血（15%）。研究结果支持对LY01610进行进一步研究，目前正在进行III期评估。
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实时智能质控系统在早期上消化道肿瘤检测中的有效性：一项多中心、单盲、随机对照试验
食管胃十二指肠镜检查（oesophagogastroduodenoscopy, OGD）的质量在早期上消化道（upper gastrointestinal, UGI）肿瘤的检测中至关重要。然而，日常OGD程序的最佳质量控制方法尚不明确。来自山东大学齐鲁医院的李延青及其同事旨在评估一种实时智能质量控制系统（intelligent quality-control system, IQCS）的有效性，该系统结合了OGD质量控制与早期UGI肿瘤的病变检测。
这项多中心、单盲、随机对照试验在中国6家医院进行。筛选40-80岁接受无痛OGD的患者入组，排除有晚期UGI癌症、UGI狭窄或梗阻病史的患者。1,840名患者被随机分配到常规组或IQCS组，分别接受标准OGD检查和IQCS辅助的OGD检查。主要结果指标是早期UGI肿瘤的检测率。
研究结果显示，IQCS组的早期UGI肿瘤检测率显著高于常规组，且IQCS组的盲点更少，胃部清洁度更高。在学术和非学术中心中，IQCS组的早期UGI肿瘤检测率均有所提升，这一改善在经验较少和经验丰富的内镜医师中均得到验证。研究结果表明，IQCS能够帮助缩小医院之间的诊断差距，并协助非专业内镜医师的标准化操作，提高早期UGI肿瘤的诊断准确性。然而，IQCS在真实临床环境中的有效性仍需通过更大规模的人群验证。
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特瑞普利单抗联合根治性放化疗治疗食管鳞状细胞癌的长期生存及事后分析：来自EC-CRT-001Ⅱ期试验的洞见
在EC-CRT-001Ⅱ期研究中，特瑞普利单抗（toripalimab，一种抗程序性死亡-1抗体）与根治性放化疗（chemoradiotherapy, CRT）的联合治疗在局部晚期食管鳞状细胞癌（oesophageal squamous cell carcinoma, ESCC）患者中疗效良好。来自广州中山大学肿瘤医院的习勉及其团队报告了这项研究的长期结果和事后分析。该单臂Ⅱ期试验纳入42名诊断为不可切除I–IVA期ESCC患者。治疗方案包括化疗（每周50 mg/m²紫杉醇和25 mg/m²顺铂，共五个周期）、同期放疗（50.4 Gy，分28次）以及特瑞普利单抗（每3周240 mg，持续最多1年）。主要终点为CRT完成后3个月的临床完全缓解率（clinical complete response, CR），同时评估3年总生存率（overall survival, OS）和无进展生存率（progression-free survival, PFS）。研究还测量了复发模式及免疫相关不良事件（immune-related adverse events, irAEs）与疗效之间的关联。
经过中位44.3个月的随访，3年OS和PFS率分别为44.8%和35.7%。未能实现CR的患者显示出明显更差的PFS，且55%的患者发生疾病复发，非CR组的复发发生更早且频率更高。经历irAEs的患者则展现出显著更高的CR率和更好的PFS。
在局部晚期ESCC患者中，特瑞普利单抗与根治性放化疗联合治疗的长期随访显示出令人鼓舞的抗肿瘤活性。同时，本研究探讨了irAEs在预测临床获益中的作用，强调了进一步研究以验证可重复生物标志物的必要性。
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基于变换器的深度学习模型用于预处理CT图像以早期预测接受新辅助化疗的局部晚期胃癌患者的淋巴结转移
新辅助化疗（neoadjuvant chemotherapy, NAC）后，早期预测淋巴结状态可以辅助及时优化治疗方案。来自广州南方医科大学的刘再毅及其同事旨在开发并验证一个深度学习网络（deep learning network, DLN），利用基线计算机断层扫描（computed tomography, CT）图像预测局部晚期胃癌（locally advanced gastric cancer, LAGC）患者在NAC后是否发生淋巴结转移（lymph node metastasis, LNM）。
本研究从三家医院回顾性招募了1,205名LAGC患者，组成一个训练队列、一个内部验证队列和两个外部验证队列。研究团队开发了一种基于变换器的DLN，利用3D肿瘤图像预测NAC后的LNM。同时，通过多元逻辑回归分析建立临床模型，作为后续比较的基线。研究评估模型的性能，包括区分度、校准度和临床适用性。此外，研究还进行了Kaplan-Meier生存分析，以评估LAGC患者在两个随访中心的总生存率（overall survival, OS）。
结果显示，DLN的表现优于临床模型，在训练和验证队列中展现出预测LNM的稳健性能。决策曲线分析显示，DLN具有较高的净临床效益，并与LAGC患者的OS显著相关。
研究表明，DLN能够早期预测接受NAC的局部晚期胃癌患者的LNM，具有显著的预后潜力，为个体化治疗提供了一种有前景的方法。未来的前瞻性多中心研究将进一步验证这一发现在临床实践中的预测性能。
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1990年至2021年全球、区域和国家的气管、支气管及肺癌负担及其风险因素：来自2021全球疾病负担研究的发现
来自2021全球疾病负担研究（Global Burden of Disease, GBD）的数据为气管、支气管及肺（tracheal, bronchus, and lung, TBL）癌的筛查和预防策略提供了重要指导。中国中医科学院广安门医院的李杰及其团队评估了1990-2021年期间TBL癌的发病率、年龄标准化发病率（age-standardised incidence rate, ASIR）、死亡人数、年龄标准化死亡率（age-standardised mortality rate, ASMR）、伤残调整寿命年（disability-adjusted life years, DALYs）、年龄标准化DALYs率（age-standardised rate of DALYs, ASDR）及相关风险因素的负担。所有统计分析均采用Join-point软件进行。
研究显示，1990-2021年间，ASIR、ASMR和ASDR均呈下降趋势。男性的ASIR、ASMR和ASDR均有所降低，女性的TBL癌ASIR和ASMR有所上升，ASDR则保持相对稳定。在COVID-19疫情期间，所有性别、社会人口指数（socio-demographic index, SDI）五分位数及21个GBD地区的趋势均保持稳定。尽管ASDR在1990-2021年间持续下降，吸烟仍是主要风险因素。
研究还发现，二手烟、高空腹血糖和职业暴露等因素的ASDR在女性中显著上升。此外， 1990-2021年，环境颗粒物污染、家庭空气污染和低水果饮食在SDI较低地区的ASDR也有所增加。
过去三十年，全球TBL癌的发病率显著上升，特别是女性的增幅令人担忧。为应对这一问题，解决可改变的风险因素、提高筛查的临床有效性和成本效益是减轻TBL负担的关键策略。END
题图 Attribution：Getty Image: Jasmin Merdan
中文翻译仅供参考，一切内容以英文原文为准。
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