从“一刀切”到“分层而治”：王慧娟教授剖析新药、AI驱动的肺癌分层诊疗｜CSCO 2026|医生|国际罕见病日|河南省肿瘤医院|治疗|王慧娟|肺癌

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肺癌诊疗数据驱动的精准分层时代。

整理 | 静秋

审核专家：王慧娟教授

河南省肿瘤医院呼吸内科

王慧娟教授

“守正，最核心的就是守住规范诊疗这条底线。”——摘自王慧娟教授采访内容

2026年9月19日，由中国临床肿瘤学会（CSCO）和北京市希思科临床肿瘤学研究基金会共同主办的第29届CSCO学术年会在山东济南圆满收官。会上，医学界特邀河南省肿瘤医院呼吸内科王慧娟教授，围绕“新技术与新型药物融合如何驱动肺癌诊治新格局”为主题接受采访。本文整理采访精华内容，以飨读者。

规范是底线，创新需边界

肿瘤学是循证医学属性极强的领域，以CSCO指南为代表的诊疗规范每年更新，持续重塑着临床医生的行为边界。然而，当人工智能（AI）辅助影像与病理诊断、患者随访平台、大数据检索工具已渗透进肿瘤诊疗的每一个环节时，如何规范地整合这些资源，反而成为一个“非常难的工作”。

对此，王慧娟教授开门见山：“我们除了关注AI临床应用的广度之外，更重要的是确立应用边界。”在“数智创新”的浪潮中，数字技术的价值不止于工具层面的便利——通过大平台进行规范化的数据收集与整理，才是数智创新最关键的落点之一。这一判断与本届年会“守正规范，数智创新”的主题形成了内在呼应：没有规范的创新充满风险，没有创新的规范则停滞不前。

新药格局重塑：ADC、双抗与小分子靶向的中国力量

如果说守正是底线，那么新型药物的爆发式涌现，则是近年来中国肺癌诊疗最令世界瞩目的变量。王慧娟教授用“数十倍提升”来形容2014年至2025年间中国新药临床研究数量的增长轨迹。

在抗体偶联药物（ADC）与双特异性抗体两大前沿赛道上，中国力量已从跟跑进入并跑甚至领跑阶段。以2026年世界肺癌大会（WCLC）上公布的重磅研究为例，王慧娟教授特别提及两项来自中国的"B7-H3 ADC Ⅲ期研究（此处指ARTEMIS-008研究和TAISHAN-302研究）——“都取得了非常好的结果，未来是有望改变小细胞肺癌（SCLC）的临床实践”。

在双抗领域，以依沃西单抗为代表的国产药物在单药和联合治疗中均交出了亮眼成绩。ADC联合双抗、ADC联合免疫治疗等新型组合也持续产出令人鼓舞的数据。但王慧娟教授提醒，热闹背后需要保持冷静。她以EVOKE-01研究中Dato-DXd联合免疫治疗未取得理想结果为例指出：“不是所有同一个靶点的ADC都一样，也不是所有双抗的疗效都相同。”

国产同类药物在相似人群中的研究数据表现优异，恰恰说明在疗效与安全性的平衡、未来开发策略上，仍需更充分的临床研究证据来精细筛选获益人群。“这给我们的提示是：不能因为一个药物类别热，就放松对个体药物证据级别的要求。”

技术与药物的协同：从“一刀切”到精准分层

谈到新技术与新型药物的协同，王慧娟教授认为，二者之间并非各自独立的两条线索，而是一对具有天然协同效应的“双螺旋”。最典型的例证来自循环肿瘤DNA（ctDNA）动态监测在靶向治疗中的应用。

“以前我们所有肺癌患者基本是一刀切的治疗模式，（该模式）现在已经脱节了。”她指出，通过ctDNA动态监测，临床医生可以在靶向治疗的前三周识别出未出现ctDNA清除的患者——这部分患者预后相对较差，需要在单药基础上联合强化治疗；而ctDNA清除良好的患者，则可能无需联合，单纯靶向药物即可。多基因检测同样在改变决策：合并TP53共突变的患者用单药靶向效果欠佳，已有充分的Ⅲ期证据支持优选联合治疗策略。

这种基于生物标志物动态变化的分层管理思路，正在成为肺癌临床研究设计的新底层逻辑。它回答的不再是“某药是否有效”的粗线条问题，而是“哪一类患者、在什么时间节点、应当接受何种强度的治疗”这一精细化命题。精准分层的最终指向，是更为大胆的治疗做减法。王慧娟教授谈到了一个正在被多项研究探索的方向：“如果我们监测到患者ctDNA清除，是不是可以考虑停药？而不是像现在这样单一地让患者无限制地长期用药。”

以上思考都表明，目前的肺癌诊疗正从“尽可能持续治疗”的惯性中解放出来，向“为患者创造药物假期”的方向探索。这背后需要技术提供实时、可重复的生物学信号，需要药物提供足够深的疗效基础，也需要临床研究者敢于用前瞻性研究验证治疗降阶的可行性。技术和药物的协同增效，由此转化为对新型临床研究设计能力的系统性要求。

数智时代的临床医生：学会驾驭，而非被替代

而在面对AI深度嵌入医疗生态的新常态，临床医生最需要提升什么？王慧娟教授给出的答案不是“掌握AI算法”的技术焦虑，而是“学会用身边的工具”。她指出，AI已经能够为医生节约大量时间，从患者管理到知识梳理，从文献检索到随访工具，数字化平台正在帮助医生把肺癌真正管理为一种慢性病。“医生在这个时代，第一要学习如何去应用这些工具，第二要思考如何把AI的智能模式与临床工作结合起来。”

这种“人机协作”的定位，与她关于“创新需确立边界”的论述一脉相承。AI影像大模型在肺小结节筛查中已相当成熟，但机器发现的小结节仍需人工鉴别哪些真正值得关注。技术是效率放大器，不是临床判断的替代者。临床医生需要做出的提升，不仅是工具的适应力，更是对技术局限性的清醒认知。

结语：走向精准分层诊疗的新常态

从ctDNA动态监测指导的靶向治疗加减法，到ADC与双抗的差异化循证竞争，再到AI影像大模型与人工判读的边界厘清，王慧娟教授勾勒的肺癌诊疗图景，呈现出一条清晰的演化轨迹。

“新技术和新药物协同增效的作用，未来会进一步创立更多新型临床研究设计的可能性，为患者的精准分层和分级管理创造更好的条件。”王慧娟教授总结道。在“守正规范”的底线上，数智创新正在赋予肺癌诊疗一种新的秩序感。未来三到五年，这种秩序感能否转化为可推广的临床路径，取决于技术、药物与循证证据三者能否在规范的框架内持续同频。

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