Lancet Oncology:无创细胞采样+生物标志物组合助力巴雷特食管患者精准风险分层,大幅优化内镜监测策略

2025-06-25 MedSci原创 MedSci原创 发表于上海

此次研究为巴雷特食管的临床监测带来了革新思路,预示着非内镜检测手段在癌前病变动态管理中的实用性和前瞻性。

巴雷特食管被认识为食管腺癌的前驱病变,其演变过程缓慢,但一旦演变为异型增生特别是高等级异型增生,其向浸润性食管腺癌的进展风险显著增加。当前临床普遍采用定期内镜监测食管粘膜,目的是早期检测并治疗进展性病变,防止发展成不可治愈的晚期癌症。然而,内镜作为侵入性操作,不仅患者体验较差,且其效力受到设备质量、医师经验等因素限制。此外,由于真正发展成癌的风险总体较低,导致大多数患者反复接受高成本且潜在风险的内镜检查,给医疗资源带来重大压力。当下迫切需要一种准确、非侵入性的风险分层工具,能够将患者区分为高低风险组,优化内镜监测策略,既保证高危患者及时诊治,又能避免低危患者承受不必要的检查负担。

胶囊海绵技术是一种非内镜的细胞采样方法,患者吞服一个胶囊样设备,该设备回收时采集食道多区域细胞,通过检测p53异表达和异型增生等标志物,实现对病变风险的准确判别。这种且具备良好患者接受度及成本效益的检测方法在过往小规模研究中已显示出前景,其真实世界大规模应用仍待评估。


6月23日,剑桥大学早期癌症研究所Rebecca C. Fitzgerald教授团队在顶尖期刊Lancet Oncology在线发表了一项突破性研究,评估了胶囊海绵采样结合p53及异型增生标志物的风险分层方法在英国13家医院巴雷特食管患者内镜监测中的真实世界应用效果。研究纳入910例确诊非异型增生巴雷特食管患者,所有患者均先行海绵采样测试,再行确认内镜与活检。研究显示该组合检测显著丰富了内镜下发现高危病变(高等级异型增生或癌变)的患者比例,同时大幅降低了低风险患者接受不必要内镜的几率,为巴雷特食管监测开辟了创新、精准且高效的新路径。

 

研究结果

本研究纳入910例巴雷特食管非异型增生监测患者,比例为男性76%,中位年龄68岁,中位Barrett食管长度4cm。按照胶囊海绵检测及临床风险指标(年龄、性别、Barrett段长度),患者被分成低风险(54%,n=489)、中度风险(31%,n=283)、高风险(15%,n=138)三组。

风险分层效果:

风险组 患者数 高危病变(高等级异型增生或癌)数 发病率 (%) 95% 置信区间
低风险 489 2 0.4 0.1–1.6
中度风险 283 7 2.5 1.1–5.2
高风险 138 27 19.6 13.5–27.4

高风险组患者诊断异型增生或癌变的阳性预测值为37.7%,低风险组的阴性预测值达到97.8%,结合临床特点,模型极大丰富了高风险患者的检出能力(相对于低风险组高危病变相对风险高达135倍)。值得注意的是,低风险组的高危病变率远低于英国内镜转诊的3%临界值,显示该模型安全可靠。此外,5例侵袭性食管癌(≥T2期)全部归入高风险组,高风险患者也获得了更快的内镜随访(中位间隔1.5个月),低风险患者随访间隔显著更长(13.1个月),体现精准分层指导临床资源分配。

为提升病理分析效率,研究进一步开发人工智能辅助系统对p53免疫组化图像进行筛选,达到100%敏感度的同时,将需病理审查的标本比例降低至32%,大幅节约工作量,利于未来临床推广。

研究意义与展望

本研究首次实现真实世界多中心大规模前瞻性验证,确认了胶囊海绵采样结合p53和异型增生标志物的风险分层模式,在巴雷特食管患者监测中的实用性和安全性。该方案在保证高风险患者及时得到内镜诊治的同时,显著减轻了低风险患者反复内镜的负担及医疗系统压力,极具推广价值。尤其是在医疗资源有限或内镜资源紧张的地区,基于此分层工具可动态调整内镜间隔和监测策略,提升筛查效率和成本效益。

胶囊海绵检测试剂的操作简单、患者依从性高,且与人工智能辅助病理诊断的结合,解决了传统内镜受限于操作者资质和采样盲区的问题。此外,该方法拓展了非内镜技术在癌前病变筛查中的应用前景,未来有望整合更多分子标志物提升风险分层精度,辅助指导个体化内镜监测方案。

未来挑战包括进一步优化中度风险患者的管理策略,完善AI辅助病理模型的临床验证,开展多中心多国合作研究验证其推广适用性与长期预后影响。预计该方案将成为巴雷特食管早期癌变风险动态监测的重要工具,推动分层医疗向精准防癌方向迈进。

梅斯小编点评

此次研究为巴雷特食管的临床监测带来了革新思路,预示着非内镜检测手段在癌前病变动态管理中的实用性和前瞻性。不仅节省医疗资源,还优化了患者体验,标志着精准医疗逐步从理念走向现实。特别是AI系统加入病理判读环节,有望解决病理阅片量大、主观误差等难题,为后续大规模筛查铺平道路。未来进一步结合分子基因组学标志物,有望更加精准地预测个体风险,实现更为个体化的随访方案制定。此项技术应用成熟后,还可借鉴推广用于其他消化道癌前病变筛查,意义深远。

原始出处:

Tan WK, Ross-Innes CS, Somerset T, et al., "Biomarker risk stratification with capsule sponge in the surveillance of Barrett’s oesophagus: prospective evaluation of UK real-world implementation," The Lancet Oncology, Published online June 23, 2025. DOI:10.1016/S0140-6736(25)01021-9

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Fitzgerald教授团队在顶尖期刊<a style="color: #000000;" href="https://www.medsci.cn/topic/show?id=1b6210686b2">Lancet</a> Oncology在线发表了一项突破性研究,评估了胶囊海绵采样结合p53及异型增生标志物的风险分层方法在英国13家医院巴雷特食管患者内镜监测中的真实世界应用效果。研究纳入910例确诊非异型增生巴雷特食管患者,所有患者均先行海绵采样测试,再行确认内镜与活检。研究显示该组合检测显著丰富了内镜下发现高危病变(高等级异型增生或癌变)的患者比例,同时大幅降低了低风险患者接受不必要内镜的几率,为巴雷特食管监测开辟了创新、精准且高效的新路径。</span></p> <p style="color: #333333;"><span style="color: #000000;"><img style="display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" src="https://img.medsci.cn/20250625/1750817806795_92910.png" /></span></p> <p style="color: #333333;">&nbsp;</p> <p style="color: #333333;"><strong><span style="color: #000000;">研究结果</span></strong></p> <p style="color: #333333;"><span style="color: #000000;">本研究纳入910例巴雷特食管非异型增生监测患者,比例为男性76%,中位年龄68岁,中位Barrett食管长度4cm。按照胶囊海绵检测及临床风险指标(年龄、性别、Barrett段长度),患者被分成低风险(54%,n=489)、中度风险(31%,n=283)、高风险(15%,n=138)三组。</span></p> <p style="color: #333333;"><span style="color: #000000;"><strong>风险分层效果:</strong></span></p> <table style="color: #333333;"> <thead> <tr> <th><span style="color: #000000;">风险组</span></th> <th><span style="color: #000000;">患者数</span></th> <th><span style="color: #000000;">高危病变(高等级异型增生或癌)数</span></th> <th><span style="color: #000000;">发病率 (%)</span></th> <th><span style="color: #000000;">95% 置信区间</span></th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td><span style="color: #000000;">低风险</span></td> <td><span style="color: #000000;">489</span></td> <td><span style="color: #000000;">2</span></td> <td><span style="color: #000000;">0.4</span></td> <td><span style="color: #000000;">0.1&ndash;1.6</span></td> </tr> <tr> <td><span style="color: #000000;">中度风险</span></td> <td><span style="color: #000000;">283</span></td> <td><span style="color: #000000;">7</span></td> <td><span style="color: #000000;">2.5</span></td> <td><span style="color: #000000;">1.1&ndash;5.2</span></td> </tr> <tr> <td><span style="color: #000000;">高风险</span></td> <td><span style="color: #000000;">138</span></td> <td><span style="color: #000000;">27</span></td> <td><span style="color: #000000;">19.6</span></td> <td><span style="color: #000000;">13.5&ndash;27.4</span></td> </tr> </tbody> </table> <p style="color: #333333;"><span style="color: #000000;">高风险组患者<a style="color: #000000;" href="https://www.medsci.cn/guideline/list.do?q=%E8%AF%8A%E6%96%AD">诊断</a>异型增生或癌变的阳性预测值为37.7%,低风险组的阴性预测值达到97.8%,结合临床特点,模型极大丰富了高风险患者的检出能力(相对于低风险组高危病变相对风险高达135倍)。值得注意的是,低风险组的高危病变率远低于英国内镜转诊的3%临界值,显示该模型安全可靠。此外,5例侵袭性<a style="color: #000000;" href="https://www.medsci.cn/topic/show?id=ccf410109188">食管癌</a>(&ge;T2期)全部归入高风险组,高</span><span style="color: #000000;">风险患者也获得了更快的内镜随访(中位间隔1.5个月),低风险患者随访间隔显著更长(13.1个月),体现精准分层指导临床资源分配。</span></p> <p style="color: #333333;"><span style="color: #000000;"><img style="display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" src="https://img.medsci.cn/20250625/1750817806804_92910.png" /></span></p> <p style="color: #333333;"><span style="color: #000000;">为提升病理分析效率,研究进一步开发人工智能辅助系统对p53<a style="color: #000000;" href="https://www.medsci.cn/guideline/search?keyword=%E5%85%8D%E7%96%AB">免疫</a>组化图像进行筛选,达到100%敏感度的同时,将需病理审查的标本比例降低至32%,大幅节约工作量,利于未来临床推广。</span></p> <p style="color: #333333;"><strong><span style="color: #000000;">研究意义与展望</span></strong></p> <p style="color: #333333;"><span style="color: #000000;">本研究首次实现真实世界多中心大规模前瞻性验证,确认了胶囊海绵采样结合p53和异型增生标志物的风险分层模式,在巴雷特食管患者监测中的实用性和安全性。该方案在保证高风险患者及时得到内镜诊治的同时,显著减轻了低风险患者反复内镜的负担及医疗系统压力,极具推广价值。尤其是在医疗资源有限或内镜资源紧张的地区,基于此分层工具可动态调整内镜间隔和监测策略,提升<a style="color: #000000;" href="https://www.medsci.cn/search?q=%E7%AD%9B%E6%9F%A5">筛查</a>效率和成本效益。</span></p> <p style="color: #333333;"><span style="color: #000000;">胶囊海绵检测试剂的操作简单、患者依从性高,且与人工智能辅助病理诊断的结合,解决了传统内镜受限于操作者资质和采样盲区的问题。此外,该方法拓展了非内镜技术在癌前病变筛查中的应用前景,未来有望整合更多分子标志物提升风险分层精度,辅助指导个体化内镜监测方案。</span></p> <p style="color: #333333;"><span style="color: #000000;">未来挑战包括进一步优化中度风险患者的<a style="color: #000000;" href="https://www.medsci.cn/guideline/list.do?q=%E7%AE%A1%E7%90%86">管理</a>策略,完善AI辅助病理模型的临床验证,开展多中心多国合作研究验证其推广适用性与长期预后影响。预计该方案将成为巴雷特食管早期癌变风险动态监测的重要工具,推动分层医疗向精准防癌方向迈进。</span></p> <p style="color: #333333;"><strong><span style="color: #000000;">梅斯小编点评</span></strong></p> <p style="color: #333333;"><span style="color: #000000;">此次研究为巴雷特食管的临床监测带来了革新思路,预示着非内镜检测手段在癌前病变动态管理中的实用性和前瞻性。不仅节省医疗资源,还优化了患者体验,标志着精准医疗逐步从理念走向现实。特别是AI系统加入病理判读环节,有望解决病理阅片量大、主观误差等难题,为后续大规模筛查铺平道路。未来进一步结合分子基因组学标志物,有望更加精准地预测个体风险,实现更为个体化的随访方案制定。此项技术应用成熟后,还可借鉴推广用于其他消化道癌前病变筛查,意义深远。</span></p> <p style="color: #333333;"><span style="color: #808080; font-size: 12px;">原始出处:</span></p> <p style="color: #333333;"><span style="color: #808080; font-size: 12px;">Tan WK, Ross-Innes CS, Somerset T, et al., "Biomarker risk stratification with capsule sponge in the surveillance of Barrett&rsquo;s oesophagus: prospective evaluation of UK real-world implementation," The Lancet Oncology, Published online June 23, 2025. 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