"癌王" 早筛终破局!肖桂山院士团队全球首款胰腺癌早检产品获批


AI升级为癌症诊疗新基座
重塑生物标志物研发全流程

目前,AI已全面渗透癌症诊疗全链路,肖桂山教授讲述了相关案例:
精准诊断:融合乳腺X线与超声的多模态影像模型筛查AUC达0.968[2];TITAN病理基础模型可连接病理图像、文本报告与分子分类[3];
临床治疗:整合GPT-4、多专科AI模型及医学知识库的临床AI智能体,将复杂肿瘤治疗方案准确率从30%提升至87%[4];
预后评估:DeepOmix多组学深度学习框架可精准提取生存相关特征[5],AI结合可穿戴设备还能使血液肿瘤患者感染相关住院风险降低52%[6];
生物标志物挖掘:彻底颠覆传统假设驱动的研发模式,能够自动从高维数据中识别关键特征、组合多数据层,生成更准确、泛化性更强的候选标志物集[7]。

“癌王”早筛迫在眉睫
20年窗口期亟待把握
作为全球致死率最高的恶性肿瘤之一,胰腺癌的早筛难题长期困扰医学界,其死亡率在男性恶性肿瘤中居第4位,女性中居第3位[11],整体5年生存率不足10%,而IV期患者5年生存率仅为2.8%[12]。
胰腺癌并非无迹可寻,恰恰相反,它拥有癌症中最长的早筛窗口期。肖桂山教授表示,胰腺癌从单个异常细胞发展为浸润性癌通常需要20年时间,从炎症到上皮内瘤变再到原位癌的漫长过程,为早期干预提供了宝贵机会。若能在IA期实现检出,患者5年生存率可大幅提升至83.7%[12],与晚期患者形成天壤之别。


AI筛选4种核心miRNA
打造胰腺癌早检“中国方案”
经过二十余年深耕,肖桂山教授团队锁定了兼具血液稳定性与肿瘤相关性的microRNA(miRNA)作为突破口。miRNA是一类非编码短片段RNA,在外周血中不易降解,且全程参与胰腺细胞从炎症到癌症的转化过程,是胰腺癌早筛的理想标志物。团队基于2467例大样本开展机器学习分析,从海量候选分子中筛选出4种具有胰腺癌特异性的核心miRNA[13]。数据显示,单一miRNA的诊断AUC最高仅为0.909,而4种miRNA组合的AUC可达0.940,四靶点联合检测阳性率达100%。
在此基础上,团队开发了CANAI-Dx癌症早诊模型,并通过多中心临床队列完成严格验证:
内部验证:区分胰腺癌与健康人群AUC达0.970,区分I期胰腺癌与健康人群AUC高达0.987;
性能对比:早期胰腺癌检测AUC达0.924,显著优于CA19-9(0.790)、CA125(0.677)、CEA(0.580)等传统标志物;
外部验证:模型F1值达0.99,展现出极强的稳定性和泛化能力。
基于上述技术,肖桂山教授团队研发了“逸力嘉®4种微小核糖核酸检测试剂盒(PCR荧光探针法)”,并已于2025年7月17日获得国家药品监督管理局三类医疗器械注册证(注册证编号:国械注准20253401406),成为全球首款获批上市的基于microRNA多靶点的胰腺癌早期检测产品。

据肖桂山教授介绍,逸力嘉®仅需2ml外周血血清,通过实时荧光定量PCR技术即可完成检测,阳性判断值为Dx≥0.62。由北京协和医院、中南大学湘雅二医院、上海长海医院、大连医科大学附属第一医院共同完成的多中心注册临床试验显示[14],该产品整体灵敏度达94.91%,特异性达97.12%,AUC为0.968,与金标准病理诊断的Kappa值达0.919,且入组病例中早期病例占比高达68%,充分验证了其在胰腺癌早期诊断中的卓越性能。
肖桂山教授表示,逸力嘉®的获批上市,填补了全球胰腺癌miRNA早检领域的空白,为高危人群筛查和疑似患者辅助诊断提供了可靠的无创手段。未来,团队将继续深化AI与多组学技术的融合,拓展标志物在更多癌种早筛、疗效监测和预后评估中的应用,让更多癌症患者能够在早期被发现、早治疗。
参考文献:
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[13] Huang J, Gao G, Ge Y, Liu J, Cui H, Zheng R, et al. Development of a serum-based microRNA signature for early detection of pancreatic cancer: a multicenter cohort study. Dig Dis Sci. 2024;69(4):1263-1273.



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