在中國,乳腺癌發(fā)病率在過去10年中逐漸升高,每年新增約17萬例浸潤性乳腺癌患者,每年因乳腺癌死亡的病例數(shù)約為4.5萬。到2021年,預(yù)計乳腺癌發(fā)病率將增加到每10萬女性中超過100例。乳腺癌平均診斷年齡為45～55歲,第2個發(fā)病高峰出現(xiàn)在70～74歲。主要的危險因素包括生育模式,例如從未生育、初產(chǎn)年齡推遲、絕經(jīng)晚,以及生活方式和環(huán)境因素,例如飲食結(jié)構(gòu)西化、肥胖等等。

在由高瓴、Mayo Clinic、惠每醫(yī)療集團聯(lián)合主辦的“高瓴HCare全球健康產(chǎn)業(yè)峰會 & Mayo Clinic 中國醫(yī)療峰會”8月6日的分論壇《構(gòu)建乳腺癌預(yù)防與治療體系》上,來自國內(nèi)外的一線專家齊聚一堂,就乳腺癌靶向治療的新進展、乳腺癌治療的最新進展(關(guān)注免疫治療途徑)、基于CSCO 乳腺癌大數(shù)據(jù)的WFO智能決策多中心臨床研究等話題展開了演講和討論,對乳腺癌的預(yù)防和治療具有非常大的指導(dǎo)意義。

乳腺癌專家最新學(xué)術(shù)觀點

參與峰會分論壇的嘉賓多達11人,他們是論壇主席中國臨床腫瘤學(xué)會(CSCO)副理事長兼秘書長江澤飛、Mayo Clinic醫(yī)學(xué)院醫(yī)學(xué)教授 血液科、內(nèi)科、腫瘤科醫(yī)學(xué)專家Edith A. Perez、Mayo Clinic醫(yī)學(xué)教授和普通內(nèi)科主任醫(yī)師Sandhya Pruthi、江蘇省人民醫(yī)院婦幼分院副院長殷詠梅、解放軍總醫(yī)院第五醫(yī)學(xué)中心乳腺腫瘤科主任,河北省唐山市人民醫(yī)院乳腺外科主任馬杰、大連醫(yī)科大學(xué)附屬第二醫(yī)院乳腺腫瘤內(nèi)科主任李曼、廣東省人民醫(yī)院乳腺二科主任王坤、內(nèi)蒙古醫(yī)科大學(xué)附屬醫(yī)院乳腺、甲狀腺外科主任醫(yī)師白俊文、河北醫(yī)科大學(xué)第四醫(yī)院病理科及病理教研室主任劉月平、中國人民解放軍總醫(yī)院第五醫(yī)學(xué)中心放射診斷科周娟等。

在此次論壇上,Edith A. Perez, 介紹了乳腺癌治療的最新進展,她特別關(guān)注免疫治療途徑。她認(rèn)為以HER2為靶點的單克隆抗體對HER2+腫瘤患者有一定的療效;抑制PD-L1 / PD-1相互作用可能會重新激活活躍的抗腫瘤免疫力,并導(dǎo)致癌細(xì)胞快速被宿主排斥。最后,她展望說,新的癌癥免疫治療方法和組合可能為更多患者帶來變革性獲益。

殷詠梅在演講中提到,靶向藥物已經(jīng)成為乳腺癌治療中的重要部分,免疫療法在乳腺癌治療中日益成熟。聯(lián)合治療可以改善乳腺癌的預(yù)后。殷詠梅在詳細(xì)介紹了乳腺癌靶向治療的新進展的同時,也提出幾個引人思考的問題,包括乳腺癌治療的新靶點Trop-2的未來;對于在早期治療時暴露于雙重抗HER-2阻斷的病情進展的患者,應(yīng)如何管理?對于晚期HER-2陽性乳腺癌伴腦轉(zhuǎn)移患者,如何選擇全身治療?晚期HER-2陽性乳腺癌3線及以上應(yīng)該如何治療?

論壇中,Sandhya Pruthi, 帶來了個體化乳腺癌風(fēng)險評估工具:ABC-CDE“精準(zhǔn)預(yù)防”。在ABC-CDE 精準(zhǔn)預(yù)防中,ABC指的是A:更好的智能體(Agents);B:更好的生物標(biāo)志物(Biomarkers);C:更好的隊列選擇(Cohort selection)。CDE指的,C:更好的溝通(Communication);D:知識傳播(Dissemination);E:教育(Education)。此外,Sandhya Pruthi評估了在乳腺癌高危人群管理中的影像學(xué)篩查和監(jiān)測模式,并進一步討論臨床實踐方法和醫(yī)療資源的應(yīng)用。

江澤飛則在演講中提到,AI不僅可以助力醫(yī)生培養(yǎng)模式、還減負(fù)醫(yī)生冗雜工作、同時也能助力醫(yī)生進一步提高診療水平。特別是智能影像、智能病理、智能決策可以協(xié)助腫瘤精準(zhǔn)診療。江澤飛著重介紹了基于CSCO 乳腺癌大數(shù)據(jù)的WFO智能決策多中心臨床研究。江澤飛介紹了全球目前乳腺癌第一項大樣本量、多中心、IV期臨床研究,用于探索乳腺癌Watson腫瘤決策與不同級別醫(yī)生決策的符合程度,指南符合率及其對臨床醫(yī)生決策可能的影響”。

醫(yī)療專家最關(guān)注AI診斷和健康教育

此次分論壇聚齊了影像學(xué)的專家,病理學(xué)的專家、外科的專家。那么在人工智能的時代,AI會給整個醫(yī)療體系帶來怎樣的利弊呢?

李曼表示,人工智能出現(xiàn)后,能夠從智能影像的方面來助力腫瘤的診斷,也包括腫瘤的治療。人工智能決策對于臨床醫(yī)生的可行性和規(guī)范性起到了重要作用。在實踐過程中如果能更好的調(diào)整與人工智能的協(xié)作,一定會助力臨床醫(yī)生和影像醫(yī)生以及病理醫(yī)生的工作。

在談到中美乳腺癌篩查差異時,王坤教授認(rèn)為,我們在借鑒美國的智能系統(tǒng),但同時也要考慮國內(nèi)女性的乳房差異,去捕捉那種微小鈣化、輔助診斷腫塊和形態(tài)邊界,用人工智能的方法和影像的診斷的方法來進行融合,幫助我們捕捉病灶,盡早的提醒患者進一步找�？漆t(yī)生。

內(nèi)蒙古地區(qū)地大物博,如何利用現(xiàn)代科技的發(fā)展在不同區(qū)域?qū)嵤┙y(tǒng)一化管理呢?對此,白俊文講述了一下自己最近治療病人的案例。最近白俊文在門診期間,突然間來了三個病例。一個患者發(fā)現(xiàn)腫塊已經(jīng)4年,另一個是發(fā)現(xiàn)了腫塊7年,還有一個發(fā)現(xiàn)腫塊10年。讓人震驚的是,其中一個患者的乳房已經(jīng)爛掉了,但由于不疼不癢,她并不把這個當(dāng)做一種疾病,所以科普工作很重要。

馬杰表示,對于乳腺腫瘤患者,也應(yīng)該對其依從性做全程管理。在治療過程當(dāng)中不僅僅是經(jīng)過手術(shù)和輔助化療,一年后的靶向治療和術(shù)后5~10年的內(nèi)分泌治療都是至關(guān)重要的。

乳腺癌的健康教育不應(yīng)僅僅只是患者教育,而應(yīng)該包括普通人的健康教育。殷詠梅表示,整個社會的,不單單是女性乳腺癌,對于所有疾病的知識,都應(yīng)該做健康教育,把整個治療的關(guān)口前移,而不單單是提高早診早治水平。與此同時,還可以大大節(jié)省國家醫(yī)療方面的投入,改善患者的愈后狀況。

江澤飛認(rèn)為,癌癥治療既需要有技術(shù)的發(fā)展,也需要有知識的普及,和對患者做教育,更需要一些擁有癌癥知識的健康人,關(guān)注自己,關(guān)注家屬。

周娟表示,中西方女性的乳房密度差異是比較大的,西方女性的乳房密度要大一些,國外一般是超過40歲之后,女性會每年來做一次常規(guī)篩查。國內(nèi)雖然沒有一個標(biāo)年齡準(zhǔn),但一般至少要35歲之后,做鉬靶不要太提前,雖然劑量比較小,但還是有一定損傷。

劉月平表示,病理醫(yī)生也是在積極的擁抱AI。從大體標(biāo)本的取材到淋巴結(jié)的一些識別�，F(xiàn)在在病理領(lǐng)域,已經(jīng)把這些深度學(xué)習(xí)的算法固化在常規(guī)的人工智能顯微鏡中。AI技術(shù)加上病理醫(yī)生經(jīng)驗的結(jié)合,才是最完美的病理檢測。

周娟表示,人工智能在影像診斷中的應(yīng)用還是挺多的,包括前期肺結(jié)節(jié)的篩查,腦出血的預(yù)測等等。而在乳腺的像診斷里敏感性很高,基本上就有病的病例他都能篩出來,基本不會出現(xiàn)漏診的情況。

對于人工智能應(yīng)用,馬杰認(rèn)為如果年輕的醫(yī)生能用好人工智能,水平很高的話,他的水平也可以達到中年甚至副高以上治療水平。不過,萬一智能決策和醫(yī)生決策不一致的時候該怎么辦呢?

李曼認(rèn)為,當(dāng)智能醫(yī)生跟我們結(jié)論不一樣時,需要一分為二來看,我們在制定決策的時候和實施決策的過程當(dāng)中,要結(jié)合著很多的因素。每一個人的社會背景、經(jīng)濟因素,以及醫(yī)生的水平經(jīng)驗都會影響決策。

立于學(xué)術(shù)至高點,促進國內(nèi)外頂級資源的融合與發(fā)展,一直是峰會及其主辦方所倡導(dǎo)的,峰會只是一個聚集點,這種合作與關(guān)流會在會后一直延續(xù),不斷把中國醫(yī)療推動向前發(fā)展,最終讓國人得到很優(yōu)質(zhì)的服務(wù),更美好的生活。