综述：从联合早期检测到多癌症筛查：将癌症护理转向主动预防和干预 开放获取

《Cancer Prevention Research》：From Combination Early Detection to Multicancer Testing: Shifting Cancer Care toward Proactive Prevention and Interception Open Access

癌症 interception 结合液体活检、多组学分析和微生物组调控，通过检测 ctDNA、炎症因子（如 TNF-α、IL-6）及肠道菌群失衡等生物标志物，实现早期筛查和干预。AI 驱动的整合诊断模型提升检测效能，而 CHIP 等克隆异常标志物与心血管风险关联，为风险分层提供依据。预防策略涵盖生活方式调整、靶向药物及免疫调节。

　　癌症的早期发现和干预是现代医学研究中的一个重要方向，旨在通过识别肿瘤发生的早期分子机制，从而实现更有效的预防和治疗。这一领域近年来取得了显著进展，尤其是在分子检测、液体活检和人工智能等技术的推动下。癌症的形成涉及多种复杂的生物过程，包括遗传变异、表观遗传改变、免疫系统失衡以及微生物群落的异常。通过多维度、多模态的检测手段，科学家们能够更全面地评估癌症风险，并制定个性化的干预策略，以阻止肿瘤的进展。

液体活检是一种非侵入性技术，可以分析血液中的循环肿瘤细胞（CTC）、循环肿瘤DNA（ctDNA）、免疫细胞、细胞外囊泡（EVs）、蛋白质、细胞因子和代谢物。这种技术的优势在于它能够提供关于肿瘤状态的实时信息，同时避免了传统组织活检的侵入性风险。随着多组学（multiomics）技术的发展，液体活检不仅限于检测单一类型的生物标志物，而是可以整合基因组、转录组、蛋白质组和代谢组的信息，从而提高癌症检测的敏感性和特异性。例如，一些研究显示，结合临床、影像学和cfDNA甲基化标志物的模型在肺部结节分类方面优于单独依赖影像学或临床标志物的模型。此外，利用下一代测序（NGS）和高通量测序技术，科学家能够更精确地识别和分析癌症驱动因子，如突变模式、表观遗传改变和代谢异常，这些都可能在癌症发展初期发挥关键作用。

然而，液体活检技术仍然面临一些挑战。例如，血液中cfDNA的丰度较低，尤其是在癌症早期阶段，这使得检测变得困难。此外，样本处理过程中的变数也可能影响检测结果的可靠性。因此，研究人员正在开发更高效的提取和分析方法，以提高液体活检的临床适用性。同时，人工智能（AI）在癌症检测中的应用为这一领域带来了新的希望。AI可以整合多组学数据，优化筛查策略，并支持个性化干预方案的制定。例如，AI驱动的分析可以用于检测与癌症发展相关的炎症细胞因子，如TNF-α、IL-6、IL-8、IL-10和TGF-β等。这些细胞因子的水平在不同癌症类型中有所差异，但它们的组合可以作为癌症风险的综合指标。此外，AI还能帮助识别和区分癌症相关的突变与非致病性变异，从而提高检测的准确性。

癌症的早期干预不仅仅是检测肿瘤的存在，还包括对潜在的致癌机制进行干预。例如，研究发现，克隆性造血异常（clonal hematopoiesis of indeterminate potential，CHIP）可能与多种癌症的发生有关。CHIP是指在没有明确血液恶性肿瘤诊断的情况下，基因突变在造血细胞中出现的现象。这些突变可能影响DNA修复、表观遗传调控和免疫功能，从而增加患癌风险。一些研究显示，CHIP与心血管疾病和癌症预后有关，提示其在癌症预防中的潜在价值。通过分析这些突变，结合临床和分子特征，可以更精确地评估个体的癌症风险，并为预防措施提供依据。

此外，肠道微生物群落的失衡也被认为是癌症发展的重要因素之一。研究表明，某些微生物群落的改变可能促进炎症反应，从而增加癌症风险。例如，一些细菌如Fusobacterium nucleatum和Escherichia coli可能与结直肠癌的发生有关，而其他如Bifidobacterium和Lactobacillus则可能具有保护作用。因此，调整肠道微生物平衡，例如通过益生菌、益生元或特定的饮食干预，可能成为癌症预防的重要策略。此外，某些微生物代谢产物，如短链脂肪酸（SCFAs）和多胺，已被发现具有抗炎和抗癌的特性，这为癌症干预提供了新的思路。

在癌症预防策略中，疫苗接种、免疫调节和微生物干预等多种方法正在被探索。例如，针对致癌病毒如人乳头瘤病毒（HPV）的疫苗已被证明可以有效预防某些类型的癌症，如宫颈癌。此外，针对特定抗原或突变的个性化疫苗也在研究中，这些疫苗可能帮助免疫系统识别和攻击早期肿瘤细胞。免疫调节策略，如使用非甾体抗炎药（NSAIDs）和免疫检查点抑制剂，也被认为有助于癌症的早期干预。这些药物可以减少炎症反应，从而降低癌症发生的风险。

除了药物干预，生活方式的改变也是癌症预防的重要手段。例如，戒烟、避免酒精摄入、改善饮食习惯和增加体育锻炼已被证明可以显著降低多种癌症的风险。此外，针对高危人群的定期筛查和早期干预措施，如基因检测、影像学检查和液体活检，可以帮助识别潜在的癌前病变，从而实现更早的干预。例如，一项研究发现，T细胞耗竭（T-cell exhaustion）可能在癌前病变中早期出现，并且在恶性肿瘤阶段进一步恶化。通过使用抗PD-1抗体等免疫调节剂，可以恢复T细胞的功能，从而防止癌前病变向癌症发展。

癌症的早期检测和干预策略正在逐步从单一参数分析转向多维度、多模态的综合评估。这种综合方法不仅关注遗传变化，还考虑了表观遗传、免疫状态、代谢改变和微生物群落的相互作用。例如，通过分析炎症因子和免疫细胞的比例，可以更准确地评估个体的癌症风险。此外，一些新兴的检测方法，如基于cfDNA片段组学的检测技术，已被用于识别多种癌症的早期信号。这些技术能够捕捉到与癌症相关的DNA片段模式，并通过机器学习模型进行分类，从而提高癌症检测的准确性和实用性。

在实际应用中，癌症早期检测和干预策略的实施仍面临诸多挑战。首先，如何确保这些技术的敏感性和特异性，以避免误诊和过度检查，是关键问题之一。其次，如何将这些检测方法推广到更广泛的临床场景中，尤其是在资源有限的地区，仍需进一步研究。此外，还需要解决检测结果的临床意义和可操作性，以确保这些技术能够真正改善患者的预后并降低癌症负担。

综上所述，癌症的早期检测和干预正在从传统的基于器官的筛查模式，向多维度、多机制的整合模式转变。这一趋势不仅依赖于分子生物学和免疫学的进步，还受益于人工智能和大数据分析技术的发展。通过整合多种生物标志物，包括遗传、表观遗传、免疫和代谢标志物，以及微生物群落的变化，科学家们正在探索一种更全面、更精准的癌症风险评估体系。这一体系有望在未来实现癌症的早期识别和干预，从而推动癌症预防成为21世纪医学的重要目标。