聚焦 2026 EAU、ASCO 年会：郭剑明教授盘点泌尿肿瘤重磅标志性研究|全国肿瘤|内分泌|前列腺|外科|泌尿|郭剑明

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2026 年欧洲泌尿外科学会（EAU）年会、美国临床肿瘤学会（ASCO）年会作为泌尿肿瘤领域两大全球顶尖学术盛会，集中公布了多项有望重塑临床诊疗模式的突破性研究，人工智能创新模型、靶向联合新药疗法成为本届大会两大核心热点。EAU 年会特设的前沿转化医学专题「EAU Lab」迎来我国自主研发肾癌 AI 模型的重磅亮相，ASCO 大会则公布多项前列腺癌联合治疗关键循证数据。本次专访特邀复旦大学附属中山医院郭剑明教授，盘点两场学术年会的标志性研究，一方面详解肾癌视觉-语言跨模态大模型 RenalCLIP 的技术创新与临床落地价值，另一方面深度解读两项革新前列腺癌治疗格局的重磅药物研究，为临床工作者系统梳理泌尿肿瘤精准诊疗领域的最新突破与应用前景。

问题：2026年EAU年会专门开设了「EAU Lab」特色专题论坛，其中复旦大学附属中山医院泌尿外科团队自主研发的肾癌视觉-语言跨模态大模型RenalCLIP，凭借开创性建模逻辑与广阔临床落地前景成功入选该专题口头汇报。能否请您为大家介绍一下RenalCLIP的优势和临床意义？

郭剑明教授：

肾癌临床诊疗长期存在两大核心难题。一是鉴别诊断困难：肾脏微小占位影像特征不典型，良恶性病灶影像学表现高度重叠，极易造成误诊、漏诊。二是个体化精准决策困难：临床诊疗不仅需要判别病灶良恶性，还需预判肿瘤侵袭潜能与远期预后，以此制定手术、主动监测、定期随访等差异化管理方案，而传统评估体系无法实现精准的风险分层。人工智能为破解上述诊疗痛点提供了全新思路，但现有主流模型仍存在显著短板：多数模型仅依托单一CT影像数据开展分析，无法融合影像报告文本与完整临床信息，且仅局限于简单病灶分类任务，难以适配肾癌复杂的临床评估需求。同时，现有模型跨设备、跨中心、跨人群适配性较差，外部验证中性能衰减明显，泛化能力不足，极大限制了临床规模化落地应用。

针对以上行业痛点，本研究由复旦大学附属中山医院牵头，联合山东大学齐鲁医院、浙江大学医学院附属第一医院、临沂市人民医院多家三甲医疗机构，协同复旦大学数字医学研究中心、微软亚洲研究院共同开展研发工作。数据层面，研究累计纳入8809名肾癌患者、27866套完整术前CT影像数据，构建了目前全球样本体量领先的肾癌专病标准化数据库，为模型的训练、验证与泛化提供了高质量数据支撑。

模型架构层面，本研究创新设计三段式影像-文本跨模态预训练框架，实现CT影像与临床文本的双向深度融合解读。模型首先通过影像独立预训练，自主学习肾脏解剖结构、病灶形态与强化方式等核心影像学特征；其次开展放射文本专项预训练，精准读懂影像报告中的专业临床语义；最终完成双模态特征对齐融合，建立影像直观征象与临床文字描述的精准逻辑对应，突破了传统AI单一维度分析的局限。临床应用层面，区别于传统仅能完成病灶简单分类的AI模型，本模型可全方位、立体化完成肾脏肿物综合评估，更贴合临床真实诊疗思路。

多中心对照试验结果充分验证了RenalCLIP的优异性能：在肾脏肿物R.E.N.A.L.评分测算、病灶良恶性鉴别、肿瘤侵袭性预判、患者预后风险分层四大核心临床任务中，模型性能全面优于传统卷积神经网络（CNN），以及斯坦福大学Merlin、斯坦福大学与加州大学旧金山分校联合研发的CT-FM等国际前沿通用影像预训练模型。多中心外部独立验证数据显示，本模型鉴别肾脏肿物良恶性的AUC值达0.841，相较CT-FM等顶尖通用基座模型、传统CNN模型，性能分别提升13.8%、17.3%；在肿瘤侵袭性预测、远期预后分层场景中，模型同样具备稳定、优异的跨中心泛化能力。其中在TCIA公共队列中，模型无复发生存预测C-index达0.726，较同期最优对照模型性能提升22.6%。

除此之外，RenalCLIP具备极强的高效迁移学习能力，仅需20%~40%的训练数据，即可达到基线模型100%数据训练的最优效果。这一特性大幅降低了新任务的人工标注成本与数据需求，为肾癌精准智能化诊疗的临床普及落地提供了坚实的技术支撑。

问题：今年的ASCO大会前列腺癌领域同样有多项重磅研究公布，能否请您介绍一下有哪些具有突出临床意义或前景的研究？

郭剑明教授：

本次ASCO大会中，首先值得关注的是TALAPR-3研究。TALAPRO-3研究是基于前期III期TALAPRO-2研究的成果延伸而来，TALAPRO-2研究证实，在转移性去势抵抗性前列腺癌（mCRPC）患者中，将PARP抑制剂他拉唑帕利联合恩扎卢胺能够显著延长患者的影像学无进展生存期与总生存期。TALAPRO-3研究探索了他拉唑帕利联合恩扎卢胺在HRR基因突变的转移性去势敏感性前列腺癌（mCSPC）患者中的疗效与安全性。这项研究为HRR变异mCSPC人群PARP抑制剂联合内分泌治疗提供了重要的高等级循证医学证据，也是本次ASCO泌尿肿瘤板块的重点研究之一。

TALAPRO-3研究显示，他拉唑帕利联合恩扎卢胺的联合方案，对比单纯恩扎卢胺标准治疗，可使患者影像学进展或死亡风险大幅降低52%，联合治疗组3年影像学无进展生存率高达77%。从中位rPFS数值来看，联合治疗组中位rPFS尚未达到，对照组中位rPFS为45.8个月，直观体现出联合方案可大幅延缓疾病进展。针对次要终点OS，本次发布的是中期分析数据：试验组共发生74例死亡事件，对照组发生91例死亡事件，HR=0.767。数据显示联合治疗组存在总生存获益趋势，但目前尚未达到统计学显著性，还需要后续更长时间的随访来确认最终OS结果。

亚组分析显示，他拉唑帕利联合恩扎卢胺在BRCA突变亚组患者和非BRCA的HRR突变亚组中均有显著获益，风险降低幅度分别达到63%和43%。安全性数据来看，本次研究未发现任何新增安全信号，整体不良事件谱与他拉唑帕利、恩扎卢胺两种药物单药已知的安全性特征保持一致，联合方案毒性可预期、可管理。

从临床意义来看，该研究实现了两大突破：一是将PARP抑制剂的精准治疗从晚期去势抵抗阶段前移至激素敏感阶段，打破了既往精准治疗仅局限于后线的格局；二是明确了HRR突变mCSPC患者的最优联合治疗方案，证实基因检测指导下的精准联合治疗可显著延缓疾病进展，为临床对HRR突变阳性患者的分层治疗提供了高级别循证依据，未来临床会更加重视初诊转移性激素敏感性前列腺癌患者的HRR基因筛查，推动前列腺癌精准诊疗的规范化前移。

与此同时，EZH2抑制剂Mevrometostat联合恩扎卢胺治疗mCRPC的I期研究也在ASCO公布了新数据。Mevrometostat是一款高选择性EZH2表观遗传靶点抑制剂，EZH2是前列腺癌发生进展、耐药产生的核心表观调控因子，可通过调控基因表达促进前列腺癌细胞增殖、侵袭，同时介导新型内分泌治疗耐药。该药物核心机制为：特异性抑制EZH2蛋白活性，逆转肿瘤表观遗传异常，重塑肿瘤微环境，同时打破前列腺癌对恩扎卢胺等新型内分泌药物的耐药机制，与恩扎卢胺形成协同抗肿瘤效应。

本次ASCO更新的I期研究数据，聚焦NHT经治的mCRPC后线患者，探索Mevrometostat联合恩扎卢胺方案的剂量安全性与初步疗效。数据显示，该联合方案剂量梯度可控，未出现预期外的严重不良反应，腹泻、味觉异常、轻度贫血为主要可控不良反应。疗效方面，在既往阿比特龙和/或恩扎卢胺治疗的患者中，中位rPFS仍能达到14.3个月，PSA50率为40%，ORR为25%。证实EZH2靶点抑制可有效逆转mCRPC内分泌治疗耐药，表观遗传联合内分泌治疗是破解mCRPC耐药的全新有效策略，为耐药性mCRPC提供了差异化治疗方向。与此同时，Mevrometostat联合恩扎卢胺治疗mCRPC和mCSPC的共三项III期研究均在进行中。

总结：

综合 2026 EAU 与 ASCO 年会泌尿肿瘤核心研究成果不难看出，当下泌尿肿瘤精准诊疗正实现诊断、治疗两端同步跨越式发展。肾癌方向，中山医院泌尿外科团队牵头打造的 RenalCLIP 跨模态大模型，依托多中心超大样本数据库与创新影像文本融合架构，攻克了传统 AI 模型维度单一、泛化能力不足的行业痛点，在病灶鉴别、预后分层等临床核心任务中性能显著优于国际同类模型，低数据需求的迁移学习特性更扫清了智能诊疗规模化落地的障碍，为肾脏肿瘤精准评估提供本土化高效工具。前列腺癌领域，TALAPRO-3 研究完成 PARP 抑制剂精准治疗从晚期去势抵抗阶段向激素敏感阶段的前移，确立 HRR 突变转移性激素敏感性前列腺癌标准联合方案。系列前沿成果分别从智能诊断技术、靶向联合药物方案补齐泌尿肿瘤临床诊疗短板，为分层个体化治疗提供高级别循证依据，也预示人工智能与精准靶向药物深度融合，可能成为未来泌尿肿瘤学科高质量发展的核心方向。

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