陳萬青, 陳可欣, 賀宇彤, 等. 基于液體活檢技術的多癌種聯合篩查專家共識（2025版）[J]. 中華腫瘤雜志, 2025, 47(7): 558-574. DOI: 10.3760/cma.j.cn112152-20250605-00257.

摘 要

惡性腫瘤是全球重大公共衛生挑戰，篩查是降低其死亡率的關鍵手段。然而，目前僅少數癌種有適宜的篩查方法，且傳統單癌篩查方法存在侵入性強、準確性低、依從性差等弊端?；谝后w活檢技術的多癌種早期檢測（MCED），通過檢測血液等體液中的細胞游離DNA、細胞游離RNA、蛋白質和代謝物等標志物，實現了無創、高效的多癌種聯合早期檢測，顯著拓展了可篩查癌種范圍及篩查人群覆蓋率，展現出改善當前癌癥篩查策略的巨大潛力。基于液體活檢技術的多癌種聯合篩查專家共識（2025版）系統梳理了基于液體活檢技術的MCED進展、標志物選擇與檢測技術、癌種選擇、研究設計與臨床效用評估以及實施路徑等內容，旨在為MCED的深入研究與廣泛應用提供科學指導，推動惡性腫瘤篩查策略的持續優化。

【關鍵詞】惡性腫瘤；液體活檢；多癌種聯合篩查；腫瘤標志物；專家共識

一

引言

惡性腫瘤已成為全球范圍內的重大公共衛生挑戰，全球惡性腫瘤負擔日益加重。預計到2050年，新增惡性腫瘤病例數將超過3 500萬，比2022年增加77%，惡性腫瘤死亡率與2022年比也將增加1倍。中國國家癌癥中心2024年數據顯示，2022年我國惡性腫瘤新發和死亡病例分別為482.5萬例和257.4萬例。我國惡性腫瘤發病率與世界平均水平接近，但死亡率較高，原因很大程度上歸因于我國主要癌種較低的5年生存率。

篩查和早診早治是降低惡性腫瘤死亡率的有效手段之一。通過篩查和早期診斷，能夠在惡性腫瘤早期進行干預，從而大幅提高治愈率和患者生存率。此前針對肺癌、乳腺癌和上消化道癌等多種惡性腫瘤開展的隨機對照試驗（randomized controlled trials， RCTs）充分證實，篩查可有效降低惡性腫瘤死亡率。然而，目前在全球范圍內，僅有少數幾種惡性腫瘤，如結直腸癌、乳腺癌和宮頸癌等具備標準的篩查方法，篩查覆蓋人群十分有限。此外，傳統的單癌篩查方法，如影像學篩查、內鏡篩查及腫瘤標志物檢測等，部分存在侵入性、篩查不適感和準確性不足（如假陰性、假陽性問題突出）等缺陷，致使部分受試者或部分惡性腫瘤篩查獲益受限。因此，亟需開發無創的多癌種篩查方法以提升惡性腫瘤篩查的效率和效果。

近年來，隨著二代測序（next-generation sequencing， NGS）、質譜技術以及人工智能技術的發展，基于液體活檢技術的多癌種早期檢測（multi-cancer early detection， MCED）成為現實。MCED依托多種前沿技術，如基因甲基化檢測、基因突變特征檢測、基因片段化特征檢測、蛋白質組學分析以及代謝組學分析，并結合人工智能算法，從多個維度對受試者體內潛在的惡性腫瘤跡象進行排查。同時基于液體活檢技術的MCED具有無創性，僅需采集患者適量體液樣本，即可同時對多癌種進行檢測，具有廣闊的應用前景。

自泛癌早篩產品Galleri的臨床數據發布以來，陸續有MCED相關研究開展并公布結果。目前，已有多項MCED產品進入臨床研究的關鍵階段。可以說，多癌篩查已步入一個關鍵的發展節點。在此背景下，為積極推動多癌篩查領域的標準化、規范化發展，特組織多學科，包括流行病學、醫學統計學、基礎醫學、臨床醫學、生物醫學工程等業內權威專家，共同起草本專家共識，旨在為研究人員和醫務工作者開展多癌篩查研究及應用提供更多指導性建議，并為最終實現更加精準的惡性腫瘤篩查策略提供科學依據。

循證醫學證據收集于PubMed數據庫，檢索時間范圍為自建庫至2025年4月30日，并通過查閱美國臨床腫瘤學會和歐洲腫瘤內科學會會議摘要及論文集補充相關研究。所選取的研究包括公開發表的系統綜述、RCT研究、隊列研究以及病例對照研究等。本專家共識的循證醫學證據等級參考牛津循證醫學中心的證據等級（表1）。初步推薦建議經過專家投票，投票選項包括同意、不確定和不同意。根據專家投票結果，推薦等級分為強推薦、推薦和未達成共識3個級別，若投票同意率超過90%視為強推薦，70%～90%視為推薦，否則為未達成共識。

二

液體活檢的概念

液體活檢技術是一種非侵入性的新型檢測技術，借助對血液、唾液、尿液等體液樣本的分析來檢測腫瘤信號。相較于傳統的組織活檢，它具有無創、實時動態監測、克服腫瘤異質性以及便于重復采樣等優勢，在惡性腫瘤診斷領域展現出巨大的應用潛力。

在人體正常生理活動過程中，細胞凋亡或壞死會產生游離的DNA雙鏈小片段，并釋放至外周血中，這些小片段被稱為循環游離DNA（circulating free DNA， cfDNA）。腫瘤的生長依賴于血液供應，在其生長和更新過程中，會持續向血液中釋放多種cfDNA，其中來源于腫瘤細胞的特異性cfDNA被定義為循環腫瘤DNA（circulating tumor DNA， ctDNA）。此外，部分腫瘤細胞能夠脫離原發腫瘤部位，進入循環液中，形成循環腫瘤細胞（circulating tumor cells， CTCs）。同時，腫瘤細胞還會釋放外泌體、RNA、蛋白質以及小分子代謝物等物質進入循環系統。這些存在于體液中的生物標志物，為液體活檢技術應用于腫瘤診斷提供了重要基礎。

三

基于液體活檢的多癌篩查進展

多癌種聯合檢測的發展歷程可劃分為兩個關鍵階段。在初期研究階段，研究者們主要致力于尋找能夠同時檢測多種癌種的單一腫瘤標志物。蛋白質類標志物如癌胚抗原（carcinoembryonic antigen， CEA）和糖類抗原15-3（carbohydrate antigen 15-3， CA15-3）等，成為最早被研究的候選指標。然而，這些標志物存在明顯的局限性，它們僅能針對有限且特定的癌種進行檢測。例如，CEA主要適用于肺癌、結直腸癌、胃癌和胰腺癌的檢測。更為關鍵的是，這些生物標志物的靈敏度相對較低，并且難以準確定位腫瘤的原發部位，這在很大程度上限制了它們在多癌種篩查中的廣泛應用。

隨著高通量測序、質譜等技術不斷發展以及測序成本的大幅降低，大規模組學分析成為現實。液體活檢所關注的標志物也從單一的蛋白質類逐漸拓展至基因組、轉錄組、蛋白修飾組等層面。目前，一系列新型標志物在多癌種檢測中的價值已逐步得到驗證。

2018年，Science雜志報道了基于液體活檢的CancerSEEK技術在多癌種聯合診斷的應用效果。該技術創新性地將ctDNA突變檢測與蛋白質標志物相結合，能夠同時評估8種常見惡性腫瘤類型，包括卵巢癌、肝癌、胃癌、胰腺癌、食管癌、結直腸癌、肺癌和乳腺癌。研究顯示，CancerSEEK的靈敏度為70%，特異度超過99%，并在某些癌種中達到98%的靈敏度；在所有真陽性患者中，能夠將惡性腫瘤來源準確定位到首要溯源器官（top 1 predicted origin， TPO1）的患者比例為63%，定位到首要和次要溯源器官（top 2 predicted origins， TPO2）的患者比例為83%。鑒于其腫瘤溯源能力有限，該技術目前已放棄組織溯源。因此，在該技術的前瞻性干預研究DETECT-A中，采用CancerSEEK結合PET-CT成像來驗證其檢測惡性腫瘤的可行性和臨床應用的安全性。

隨后，基于cfDNA片段化特征的DELFI方法在Nature雜志發表。該技術利用低覆蓋全基因組測序（whole-genome sequencing， WGS）和機器學習技術來識別惡性腫瘤相關的DNA片段異常。在臨床研究中，DELFI對乳腺癌、結直腸癌、肺癌、卵巢癌、胰腺癌、胃癌以及膽管癌這7個癌種顯示出73%的靈敏度和98%的特異度，組織溯源TPO1準確率為61%。

基于cfDNA甲基化的多癌篩查產品Galleri，通過對血液中cfDNA的甲基化特征進行高精度分析，捕捉惡性腫瘤的早期信號，能夠同時檢測超過50種惡性腫瘤，并將其分類為22種惡性腫瘤類型進行溯源，其中大部分癌種目前缺乏標準篩查方法。在循環細胞游離基因組圖譜研究（circulating cell-free genome atlas， CCGA）的第3個驗證研究中（CCGA3），Galleri展現了99.5%的特異度和51.5%的整體靈敏度，TPO1準確度達88.7%。在隨后的前瞻性研究PATHFINDER中，Galleri的特異度保持在99.1%，陽性預測值（positive prediciton value， PPV）為38%，TPO1準確性為85%，TPO2準確性為97%，展現出較強的應用潛力。目前Galleri正推進RCT、真實世界應用等多項研究，未來一段時間有望獲取多癌種聯合篩查的臨床效用評價數據。另一項基于cfDNA甲基化特征的研究EpiPanGI，聚焦于消化道癌種的早期檢測，該研究構建了特異性的甲基化指紋圖譜，用于識別食管癌、肝癌、結直腸癌、胰腺癌和胃癌，在多個癌種中均展示了較高的靈敏度和特異度，進一步拓展了cfDNA甲基化技術在器官特異性惡性腫瘤篩查中的應用潛力。

中國本土的多癌篩查研究同樣取得了顯著進展。例如，基于外周血cfDNA甲基化檢測，結合大數據機器學習的OverC模型，可實現6種常見惡性腫瘤的早期篩查，整體特異度達98.9%，靈敏度為69.1%，組織溯源TPO1和TPO2的準確率分別為83.2%和91.7%。另一項針對肺癌、腸癌、食管癌、胃癌和肝癌這5個癌種的研究，基于外周血cfDNA甲基化檢測，依托優秀的Genie-seq技術，在獨立驗證集中特異度達99.2%，靈敏度為69.6%，其中Ⅰ～Ⅲ期靈敏度為65.8%，組織溯源TPO1準確率達87.4%?；赾fDNA片段組學的PanSeer和CanScan模型，分別可以對5個和13個癌種進行檢測，其中CanScan的病例對照研究的獨立驗證數據結果顯示，綜合特異度為97.8%，靈敏度為87.4%，組織溯源TPO1準確率為83.5%?；谶@兩個技術的前瞻性研究，福聲計劃（NCT05159544）和金陵隊列（NCT06011694）也在開展推進過程中，進行臨床性能和效用驗證。

專家共識意見 1

基于液體活檢技術的MCED通過對cfDNA甲基化等生物標志物進行檢測，能夠在多種類型的惡性腫瘤中實現聯合檢測，特別是能夠納入那些目前尚不具備標準篩查方法的癌種類型。并且與單癌篩查方法相比，MCED能同時檢測多種惡性腫瘤，因此具有相對更高的PPV，有助于提高惡性腫瘤篩查效率。隨著技術的不斷發展和完善，多癌種篩查技術的應用范圍將進一步擴大，有望成為惡性腫瘤篩查的重要工具之一（證據等級：2級；專家推薦等級：推薦）。

四

液體活檢多癌篩查樣本來源及檢測分析技術

（一）樣本來源及標志物選擇

1.液體活檢的樣本來源：液體活檢的樣本來源多樣，主要包括血液（血漿、血清、全血、紅細胞）、尿液、唾液、腦脊液等。血漿能夠有效富集cfDNA，相關技術成熟，可應用于肺癌、結直腸癌、乳腺癌等眾多癌種的診斷。血清適用于循環游離RNA（circulating free RNA， cfRNA）和蛋白質標志物檢測。蛋白質標志物既包括甲胎蛋白（alpha-fetoprotein， AFP）和前列腺特異性抗原（prostate-specific antigen， PSA）等傳統腫瘤標志物，也包括外泌體中的蛋白標志物等新型蛋白標志物。全血主要用于CTC的富集，不過處理相對復雜，臨床應用受限。尿液具有無創采集的顯著優勢，適用于膀胱癌、前列腺癌等泌尿系統以及宮頸癌、子宮內膜癌等女性生殖系統惡性腫瘤的篩查，如尿液DNA甲基化檢測。唾液在口腔癌、鼻咽癌等頭頸腫瘤的篩查中展現出一定潛力，如人乳頭狀瘤病毒相關RNA檢測。腦脊液則用于中樞神經系統腫瘤（如膠質瘤）的ctDNA檢測分析。

專家共識意見 2

以血漿為主的血液樣本技術成熟、流程標準，是當下MCED液體活檢的主要樣本類型，其他樣本則需根據特定癌種和臨床場景進行輔助應用（證據等級：2級；專家推薦等級：強推薦）。

2. MCED的標志物類型：目前，已報道的MCED標志物類型豐富多樣，主要包括cfDNA、cfRNA、蛋白質和小分子代謝物等（表2）。

在cfDNA相關標志物方面，Galleri利用靶向甲基化檢測技術，能夠區分多階段的50多種惡性腫瘤，包括缺乏標準篩查方法的高死亡率癌種和早期癌種。Galleri特異度＞99%，單一假陽性率＜1%，避免了單癌種檢測中的累積假陽性率，整體靈敏度為54.9%，其中Ⅰ～Ⅲ期惡性腫瘤的靈敏度為43.9%，且能以93%的準確度定位癌種的組織起源，展現出了較強的應用潛力（證據等級：2級）。OverC通過cfDNA甲基化檢測，可實現對中國6大高發癌種的檢測，且靈敏度達69.1%。CancerSEEK技術聯合檢測ctDNA突變（16個基因）與蛋白質標志物，用于篩查8種惡性腫瘤，但由于早期腫瘤突變豐度低且受健康人群克隆造血干擾，其靈敏度僅為43%（證據等級：3級）。DELFI技術基于cfDNA片段長度與核小體足跡特征，可識別多癌種，整體靈敏度達73%，能夠補充cfDNA甲基化與突變分析的不足（證據等級：3級）。

cfRNA方面，多項研究證實了cfRNA作為生物標志物在臨床應用中的潛力，為惡性腫瘤的早期、非侵入性檢測提供了新的策略。研究人員對來自腫瘤誘導血小板的RNA圖譜進行分析，成功檢測出18種不同的惡性腫瘤類型，并在5種腫瘤類型中實現了準確的組織溯源（證據等級：3級）。盡管cfRNA能夠因其對細胞活性的快速反應而提供有關腫瘤動力學的實時信息，但其提取和保存極具挑戰性。由于cfRNA豐度較低且極易降解，因此需要嚴格的處理方案和靈敏的檢測方法。游離 miRNA得益于結合蛋白、外泌體、囊泡等的保護作用，展現出極佳的穩定性，且在體液中豐度高，種類多，具有較大的腫瘤標志物應用潛力?；趍SMRT qPCR技術平臺的游離 miRNA檢測方法已經在多種單一癌種如胃癌（證據等級：2級）以及肺癌和乳腺癌的篩查中應用（證據等級：3級）。目前一項基于游離 miRNA 和 cfDNA 甲基化聯合應用于9種惡性腫瘤檢測的項目CADENCE正在開展（NCT05633342），旨在評估游離miRNA在多癌種聯合篩查中的實際應用效果。

傳統蛋白質生物標志物對特定的癌種具有較高的特異性，但單一標志物的敏感度通常不足以用于多癌種聯合檢測。整合多種蛋白質標志物已成為提高檢測性能的一種有前景的策略。例如，OncoSeek測試，結合了7種循環蛋白（AFP、CA125、CA15-3、CA19-9、CA72-4、CEA、CYFRA 21-1），對9種惡性腫瘤類型實現了51.7%的靈敏度和92.9%的特異度，總體準確率為84.3%，其中檢測早期癌（Ⅰ～Ⅱ期）的靈敏度為49.5%，總體溯源準確性為66.8%（證據等級：3級）。此外，蛋白質組學技術的新進展，如糖蛋白和糖質修飾檢測、Olink鄰位連接法和單分子陣列（Simoa），拓展了蛋白質類標志物檢測靈敏度的界限（證據等級：3級）。

代謝組學作為系統生物學的一個分支，在惡性腫瘤篩查與診斷領域已有廣泛研究。研究表明，幾乎所有惡性腫瘤都會表現出一種或多種形式的代謝失調。研究者利用質譜平臺檢測血液中的代謝物，可對肺癌、腸癌和胃癌進行有效篩查和診斷，外部驗證中，特異度為95%，靈敏度達93.5%；其中早期癌（Ⅰ～Ⅱ期）檢測能力達到79.1%。另一項利用基質輔助激光解吸/電離質譜成像的多癌篩查技術，通過檢測血液中代謝物，可一次性篩查14種惡性腫瘤，內部驗證數據顯示，總體靈敏度93%，特異度91%；在外部驗證隊列中靈敏度與特異度均達84%（證據等級：3級）。

惡性腫瘤異質性較強，在涉及多癌種聯合檢測時，單一類型的標志物有時難以滿足早期診斷的需求。為進一步提高液體活檢的性能，研究人員越來越多地將不同類型的標志物數據進行綜合分析，并應用于MCED研究。2023年，研究者開發了一種新型篩查技術平臺，能夠在單一測定中同時分析全基因組甲基化、拷貝數和片段組特征，靈敏度為88.9%，顯著優于單特征標志物，組織溯源準確性為76.4%，高于單一甲基化標志物（證據等級：3級）。2022年Lin等研發的TUFEST技術，創新性地整合基因組學、片段組學等多維度組學數據和人工智能算法，通過對海量微觀生物信息的深度挖掘與模型優化，降低了實驗成本并顯著提高了泛癌種檢測的靈敏度和特異度。隨后Ju等通過整合片段組與表觀調控組，泛癌種檢測的特異性達到95%，靈敏度超85%。

除上述腫瘤標志物檢測外，一些不依賴標志物檢測的新興技術也在泛癌篩查領域得到應用。例如，癌癥區分分析技術（cancer differentiation analysis technology， CDA）篩查多癌種的方法，該方法區別于傳統的標志物檢測方法，以生物物理信號為檢測基礎?；诖髽颖玖康幕仡櫺院颓罢靶耘R床驗證以及多年隨訪，驗證了CDA技術多癌種篩查的能力。通過對19 141名受試者的長期跟蹤研究發現，應用CDA技術確診的惡性腫瘤患者覆蓋23種惡性腫瘤，其中91.4%的患者集中在高危組，7.5%處于中危組，而僅有1.1%位于低危組；同時，確診的癌前病變和良性腫瘤達到30種，且確診的患者人數明顯多于惡性腫瘤患者人數，表明了CDA技術在多癌種早期篩查的可行性。

專家共識意見 3

目前MCED的標志物類型包括cfDNA、cfRNA、蛋白質和代謝物等，其中以cfDNA甲基化應用最為成熟和廣泛（證據等級：2級）；但不應忽視對其他種類標志物和新檢測技術的探索，隨著技術的發展和成熟，基于其他類型標志物的MCED會逐漸增多。甲基化聯合片段組、cfRNA、蛋白質或代謝物有提升檢測性能的潛力，未來可進一步探索多組學聯合優化方案，但要考慮成本效益平衡（證據等級：3級；專家推薦等級：強推薦）。

（二）多癌篩查標志物檢測

不同類型的標志物需采用不同的檢測方法（表2）。以cfDNA甲基化檢測為例，常用的檢測平臺主要有PCR平臺和NGS平臺。由于MCED涉及的標志物數量眾多，NGS平臺更加適用于MCED甲基化檢測；而PCR操作簡便、高效迅速，更適合少量差異甲基化位點標志物的驗證。

cfDNA甲基化檢測需要充分考慮各個濕實驗步驟選擇的合理性，并進行必要的優化，以保障MCED的檢測性能。目前的主要挑戰有信號弱、背景噪音高、信號損失等問題，這些問題需要通過優化實驗步驟和技術來解決，主要涉及血液cfDNA提取，甲基化轉化，甲基化DNA文庫構建，雜交捕獲等關鍵步驟。

轉化步驟在甲基化檢測中尤為重要，特別是在惡性腫瘤篩查這種低豐度信號檢測場景下，轉化準確性是決定檢測靈敏度的核心要素之一。目前，DNA轉化的主流方法主要包括基于重亞硫酸氫鹽的化學方法以及基于TET2和APOBEC等生物酶的酶學轉化方法?；瘜W轉化法轉化時間短、速度快且轉化效率高，但轉化過程中劇烈的溫度和pH變化會導致DNA降解和斷裂，因此更適用于起始量較高的樣本。酶轉化法相對溫和，可避免因DNA降解斷裂引起的信號丟失，且其轉化率不低于化學轉化法，具有低背景噪音的優勢。然而，酶法轉化時間長、操作相對繁瑣，且試劑穩定性有待提高。此外DNA甲基化檢測技術還包括基于親和富集的DNA甲基化免疫共沉淀技術以及基于特異性酶切的甲基化敏感限制性內切酶技術（methylation sensitive restriction endonuclease， MSRE）等，但這些方法無法達到單堿基分辨率或難以提高標志物檢測通量。綜合而言，化學轉化法、酶轉化法及MSRE等各具優缺點，可根據不同的標本情況和應用場景選擇適宜的方法。

優化cfDNA提取、文庫構建、雜交捕獲等步驟對于提高MCED性能同樣至關重要。血液cfDNA提取的關鍵在于提高DNA回收率，并充分去除血漿中的蛋白、RNA等血漿干擾物質。文庫構建需降低建庫過程中引入的偏差，常見的建庫方法有雙鏈建庫和單鏈建庫。雙鏈DNA建庫以雙鏈DNA作為模板進行文庫構建，該方法普遍應用于常規NGS文庫構建。然而，雙鏈建庫的末端修復過程會導致甲基化信號失真，且建庫后再進行重亞硫酸鹽轉化會造成更大的DNA損失，因此不推薦用于甲基化NGS文庫構建。單鏈DNA建庫以單鏈DNA作為模板進行文庫構建，是甲基化NGS文庫構建的常用方法。但該方法存在單鏈DNA連接效率不足，或需引入其他序列導致后續數據分析存在偏差等問題。因此，構建一套具有高模板轉化率、低偏差的甲基化單鏈DNA文庫建庫體系是較為理想的選擇。雜交捕獲需要篩選出惡性腫瘤特異的基因組區域，基于探針的液相雜交捕獲技術，通過富集特定基因組區域，成為提高檢測靈敏度的有效手段之一，其可根據目標區域的甲基化特征或序列特征特異性地富集ctDNA信號。

專家共識意見 4

cfDNA甲基化檢測是MCED重要檢測類型，常用PCR和NGS平臺，需根據研究設計的不同合理選擇檢測平臺。轉化步驟是關鍵環節，化學轉化法、酶轉化法及MSRE等各具優缺點，可根據不同的標本情況和應用場景選擇適宜的方法。同時，優化cfDNA提取、文庫構建、雜交捕獲步驟有助于提高檢測性能，提取過程應注重回收率和除雜，文庫構建應首先考慮高轉化率、低偏差的單鏈DNA建庫體系，雜交捕獲可通過探針富集特定區域來提高靈敏度（專家推薦等級：推薦）。

（三）多癌篩查標志物分析

多癌篩查會產生海量數據，單純依靠傳統的統計技術難以高效地對這些數據進行分析。人工智能憑借其強大的數據處理能力，尤其是深度學習算法中的卷積神經網絡、循環神經網絡及其變體，能夠對多癌篩查數據進行深度挖掘，篩選出與惡性腫瘤發生、發展密切相關的潛在生物標志物，更精準地捕捉腫瘤細胞的特征，從而實現更高的檢測準確度。目前，已經有部分MCED的研究借助人工智能技術對復雜的腫瘤特征進行分析，實現了多個癌種的檢測（證據等級：3級）。

2021年7月中國國家藥品監督管理局發布的《人工智能醫用軟件產品分類界定指導原則》，明確了人工智能醫用軟件產品的類別界定：用于輔助決策的人工智能醫用軟件產品，按照第三類醫療器械管理。目前，已有40余款人工智能類產品獲批上市，用于非輔助決策，如進行數據處理和測量等以提供臨床參考信息，此類產品按照第二類醫療器械管理。2023年10月，國家衛生健康委發布的《健康中國行動—癌癥防治行動實施方案（2023—2030年）》指出，應積極運用互聯網、人工智能等技術開展遠程醫療服務，探索建立規范化診治輔助系統，以提高基層診療能力。目前，我國已出臺一系列審批政策，引導人工智能技術在醫療領域的合理應用。一方面，鼓勵創新型人工智能醫療產品研發，對于經過充分臨床驗證、證明安全有效的人工智能輔助診斷系統等給予優先審評審批通道，推動其快速應用于臨床實踐；另一方面，加強對人工智能醫療器械全生命周期監管，確保算法的穩定性、可靠性以及數據安全保護。在MCED中引入人工智能技術時，研發機構與醫療機構必須嚴格遵循國家相關法規政策，確保技術應用的質量可控、風險可控，保障受檢者權益。

在人工智能醫療器械這一前沿領域，開展算法需求分析、建立數據收集規范具有至關重要的意義。算法需求分析要求全方位、深入剖析特定的診斷、治療場景，緊密結合產品的預期用途、實際使用場景、核心功能設定以及網絡安全等多方面需求，精準且清晰地明確數據收集、算法性能以及硬件配置等維度的要求。尤為重要的是，需求分析要充分考慮泛化性要求，依據產品預期用途與使用場景，細致確定泛化性分組，或精準識別影響泛化性的關鍵因素，以此為指導，在數據收集階段有針對性地開展數據采集工作，為后續的算法研究提供科學合理、適配性強的數據支撐。

高質量的數據是人工智能醫療器械取得成功的核心基石。要實現高質量的數據收集，必須做到科學嚴謹、合規合法。這就需要建立一套涵蓋數據采集、數據整理、數據標注、數據清洗以及數據集構建等全流程活動的規范與質量控制要求，并嚴格依照要求執行，以確保數據具備可追溯性、準確性與一致性。此外，人員的專業資質、培訓效果以及考核情況也是影響數據質量的關鍵要點。只有對相關人員實施良好的質量管控，才能保證數據收集活動的各個環節有序推進。值得強調的是，遵循既定的數據收集規范對于保護患者隱私、遵守相關法規條例具有重要意義。在醫療行業中，患者數據敏感度極高，嚴格規范的數據收集流程是數據在倫理道德和法律法規層面得以合理使用的堅實保障。

人工智能建立的模型往往具有“黑盒”特性，即內部工作原理不可見。盡管人工智能模型的代碼、參數和訓練方法可以是公開透明的，但我們仍然難以追蹤和理解它們如何從特定的輸入生成特定的輸出。這種復雜性源自于模型內部多層次的非線性數據處理和海量參數的復雜交互，使得追溯和理解其決策路徑成為一項巨大挑戰。因此，對于應用于多癌早篩的人工智能模型，有必要對其可解釋性提出要求，即對模型中的各個算法步驟進行歸因，明確每個步驟的必要性以及所帶來的收益，以增加算法的可解釋性。

專家共識意見 5

推薦將人工智能應用于MCED，但需開展算法需求分析，建立評估模型泛化性的標準和評價體系，建立數據收集規范，并通過算法歸因來提高模型的可解釋性（證據等級：3級；專家推薦等級：強推薦）。

五

多癌篩查癌種的選擇

多癌篩查所覆蓋癌種的確定，需緊密圍繞多癌篩查的核心目標。多癌篩查旨在針對無癥狀人群，實現惡性腫瘤在可治愈階段的早期發現，進而有效降低惡性腫瘤相關死亡率。在劃定篩查癌種范圍時，必須全面考量衛生經濟學效益，以保障MCED具備良好的臨床可及性以及成本效益優勢。

惡性腫瘤篩查通常聚焦于發病率和死亡率雙高的惡性腫瘤，這些疾病嚴重威脅人群的健康與生命安全，是當前亟待解決的重大公共衛生問題。對于是否適宜納入MCED，還需有充足的證據表明該癌種的早期診斷能夠顯著改善患者的預后情況。例如，WHO或有關國家基于高級別循證醫學證據推薦進行篩查的癌種，像結直腸癌、宮頸癌、乳腺癌、肺癌、食管癌、肝癌和胃癌（證據等級：1級），這些癌種的篩查已被證實具有明確的獲益。此外，鼻咽癌作為在中國特定區域高發的特色癌種，國內也有高級別循證醫學證據支持對其開展篩查工作，因此同樣建議將其納入多癌篩查的范圍（證據等級：1級）。

相較于單癌篩查，多癌篩查的重要價值在于，除了覆蓋這些已推薦篩查的癌種之外，可能夠覆蓋更多具有早篩臨床價值的癌種，并實現多個癌種的同步篩查。篩查的臨床價值可從以下3個方面進行綜合考慮：（1）確診分期情況：確診時晚期占比高，借助篩查能夠顯著推動疾病分期前移；（2）早晚期預后差異：早期可治愈率或早期預后顯著優于晚期；（3）篩查窗口：在疾病發展進程中存在適宜進行篩查的時間段，即篩查窗口期。

在中國屬于高發/高死亡率且缺乏單癌篩查手段的“沉默癌種”（如胰腺癌、卵巢癌）目前臨床晚期患者占比偏多，早期預后更好，具有潛在篩查價值。目前，根治性手術仍是實現胰腺癌治愈的唯一途徑。當下眾多圍繞靶向藥物和免疫藥物開展的臨床研究，已在不同分子分型的胰腺癌患者群體中展現出頗為可觀的生存獲益成果。隨著早期治療手段的持續改進與優化，通過篩查得以早期發現的胰腺癌患者，其生存狀況有望得到顯著提升。早期國外開展的兩項關于卵巢癌篩查的RCT研究，即PLCO研究和UKCTOCS研究，主要采用CA-125血液檢測作為篩查手段，然而該標志物特異性欠佳，致使這兩項研究均未能達成降低卵巢癌死亡率這一預設終點。在中國，雖然目前暫未有高級別臨床證據，但針對胰腺癌和卵巢癌的篩查專家共識已有發布。鑒于胰腺癌和卵巢癌的高發性、高死亡率以及早期篩查潛在的臨床價值，在設計和實施多癌篩查項目時，可將這2個癌種納入考量范圍。淋巴瘤在中國發病率位居第13位，死亡率位居第12位，彌漫大B細胞淋巴瘤是其中侵襲性較強的亞型，且是中國人群中淋巴瘤主要亞型。相關數據顯示，我國淋巴瘤的晚期分期占比達60%，晚期生存率為66%左右，而早期生存率則能達到85%以上。因此，開展淋巴瘤的早期篩查在中國人群中具有重要的潛在臨床價值，故可考慮將其納入MCED。前列腺癌在國外有一些指南作篩查推薦，但生存獲益的同時也暴露出過度診斷現象。與國外情況不同的是，前列腺癌在中國臨床中晚期占比偏高，多癌篩查是否納入前列腺癌，可以綜合檢測液體來源、標志物預期性能以及單位成本綜合決定。

基于液體活檢的多癌篩查，其基礎在于惡性腫瘤會釋放可檢測成分如cfDNA、蛋白質等標志物進入血液或其他體液中。因此在癌種選擇時，必須充分考慮液體活檢的可及性和技術通用性。從樣本可及性角度來看，某些腫瘤由于其解剖位置的特殊性，會限制液體活檢技術的應用。以中樞神經系統腫瘤為例，血腦屏障的存在以及腦脊液獲取的臨床難度，使得該類腫瘤在液體活檢方面面臨可及性受限的問題。在技術通用性方面，優先選擇能夠基于同一技術實現高效篩查的癌種具有重要意義。例如，當采用cfDNA甲基化作為標志物進行篩查時，泌尿系統腫瘤以尿液作為樣本來源，相較于其他樣本類型，在技術性能上表現更優。

專家共識意見 6

在無癥狀人群中，讓惡性腫瘤在可治愈階段被發現，降低死亡率，是多癌篩查的目標。當前有高級別循證醫學證據支持具有早篩價值的癌種，建議納入多癌篩查；對于目前雖無標準的篩查手段，但通過早篩可提升患者潛在生存獲益的癌種，隨著證據等級的加強也可納入。在進行多癌篩查癌種選擇時，需要考慮液體活檢的可及性和技術通用性，同時平衡成本效益（專家推薦等級：強推薦）。

六

多癌篩查研究設計考量及評估

美國國家癌癥研究所早期癌癥診斷研究網絡將生物標志物開發分為發現、臨床檢測和驗證、縱向回顧、前瞻性篩查和惡性腫瘤控制5個階段。以下將從研究開發階段角度對多癌篩查研究的開展進行論述。

（一）多癌篩查標志物的挖掘

多癌早篩標志物的挖掘是檢測方法開發的基石，對檢測準確性和成本控制至關重要。MCED的標志物需要具備高特異性、在惡性腫瘤早期出現以及在體液中穩定存在等特性。不同類型標志物的挖掘方法和路徑存在顯著差異，以下以cfDNA甲基化為例進行詳細闡述。

cfDNA甲基化標志物的挖掘，首先要考慮檢測手段，應盡量全面的檢測甲基化位點。全基因組亞硫酸氫鹽測序（whole genome bisulfite sequencing， WGBS）能夠提供全面、詳細的甲基化信息，有助于精準發現那些在腫瘤發生發展過程中起關鍵作用的甲基化位點和區域，為后續篩選出特異性的標志物奠定基礎。其次，基于大樣本隊列開展研究至關重要。大樣本隊列能夠涵蓋更廣泛的人群特征，包括不同年齡、性別、種族、生活方式等因素的影響，可有效減少因樣本量小和樣本偏倚導致的結果偏差，使挖掘出的標志物更具普適性和代表性。惡性腫瘤組樣本應全面覆蓋目標癌種、各個分期，甚至相關的癌前病變。最后，樣本類型應盡量多樣化，包含腫瘤組織、癌旁組織、惡性腫瘤患者血液、健康人血液等。血液樣本中的ctDNA攜帶有腫瘤細胞釋放的甲基化信息，通過檢測血液中的甲基化標志物，能夠實現非侵入性的惡性腫瘤篩查。分析惡性腫瘤患者血液中的甲基化情況，可以篩選出那些能夠在血液循環中穩定存在、且具有腫瘤特異性的甲基化標志物，為多癌早篩提供便捷、有效的檢測靶點。將血液和組織樣本進行對比和聯合分析，不僅能充分利用組織信號豐度高的優勢，還能通過與健康血液樣本驗證，獲取真正能夠在血液中檢測到的信號，排除干擾信號，從而更加精準地定位早期腫瘤信號。Galleri研究采用WGBS對福爾馬林固定石蠟包埋的腫瘤樣本、惡性腫瘤患者及健康人血液樣本等進行標志物的挖掘。在腫瘤組織樣本方面，冷凍新鮮組織可能比石蠟包埋組織更具優勢。

專家共識意見 7

在多癌篩查標志物挖掘階段，選擇合適的標志物對于后續研究至關重要。理想的MCED標志物需具備高特異性、早期出現且在體液中穩定存在的特征。挖掘標志物的樣本隊列需具有人群代表性以及惡性腫瘤各階段代表性。盡管標志物的檢測主要基于血液層面，但通過腫瘤組織對差異標志物進行初步挖掘，有助于提高標志物的特異性（專家推薦等級：強推薦）。

（二）多癌篩查模型建立及評估

在臨床檢測和驗證階段，主要目標是構建MCED標志物模型，評估其區分惡性腫瘤受試者和非惡性腫瘤受試者的能力，驗證其準確性，并明確與相關人口統計學因素（如年齡、性別）、行為因素（如吸煙、飲酒等）及其他潛在影響因素的關系。MCED模型的建立與驗證適宜采用病例對照研究，從惡性腫瘤和非惡性腫瘤受試者的隊列中收集樣本，以評估MCED測試的靈敏度、特異度、組織溯源準確性及其他性能指標。目前，國內外多個MCED病例對照研究已完成或正在進行，如CCGA研究、PROFUTURE（NCT05874648）和PROFOUND（NCT06217900）等。

MCED的病例對照研究在研究設計層面上，病例和對照的選擇以及匹配等方面需特殊考慮。惡性腫瘤患者的選擇應盡可能為多中心來源的患者，以增強樣本代表性，各參與機構需采用統一且明確的疾病診斷標準。病例類型首選新發病例，新發病例涵蓋不同分期的患者，代表性較好，且確診時間不久，信息獲取較為容易且準確。但對于罕見惡性腫瘤或特定分期病例，若新發病例難以在限定時間內獲取足夠樣本量，可酌情納入現患病例。在分期選擇上，應以早期為主，符合多癌篩查的臨床應用目標。對照來源最常見的是來自社區人群或群體人群中的健康人，其優點是不易出現來自醫院對照可能面臨的選擇偏倚問題，但實施難度大、費用高，所選對照可能不配合；同時應包括來自同一個或多個醫療機構中未患癌的、診斷為良性疾病的患者，優點是易于選取、招募，可利用電子病歷等醫療材料，缺點是容易產生選擇偏倚。對照的選擇另一個難點是需要盡可能除外惡性腫瘤，但是體檢或臨床查體可能難以完全除外惡性腫瘤，建議進行隨訪以進一步除外對照患癌的可能性。

匹配是病例對照研究中的重要方法，旨在通過選取具有相同或相似特征的研究對象，提高研究效率和減少混雜因素影響。例如年齡和性別與惡性腫瘤發生發展有關，也會影響DNA甲基化的檢測，屬于研究的混雜因素。匹配設計可使對照組在年齡、性別方面與病例組保持一致，以排除這些因素對結果的干擾。該設計雖然增加了選擇對照和統計分析的難度，但能提升統計學檢驗能力，提高研究效率。然而，病例對照研究中匹配過度會使匹配過程復雜、成本增加、耗時延長，即匹配過多變量會使病例和對照過于相似，導致統計效率降低。過度匹配得到的結果可能僅適用于匹配條件下的特定人群，無法推廣到更廣泛的總體人群，進而限制研究結果的應用范圍。在病例對照研究中，一般選擇2～3個最重要的混雜因素進行匹配。除性別、年齡之外，對其他因素是否進行匹配應謹慎考慮。

模型構建除了內部驗證，還應設置獨立驗證集。這有助于確保模型的預測具有穩健性，而不僅僅是輸入數據的反映，使模型具有外推性，避免過擬合。獨立驗證集作為評估模型泛化能力的重要工具，能夠為特異度的穩定性提供客觀、準確的驗證依據。若缺乏獨立驗證，研究結果可能因過擬合而不可靠，導致對生物標志物的評估出現偏差，影響后續的研究和臨床應用。

MCED病例對照研究的評估指標包括靈敏度、特異度以及組織溯源準確性等。研究需根據主要評價指標進行規范的樣本量和統計功效估計。靈敏度，尤其是早期惡性腫瘤檢測的靈敏度對于篩查尤其重要，建議將MCED早期靈敏度而非整體靈敏度作為模型研究的主要評價指標。特異度是MCED重要的性能評價指標，假陽性會導致后續不必要的侵入性診斷。因此，為確保模型的可靠性與實用性，特異度應保持穩定。只有當模型在獨立驗證集上展現出較高且穩定的特異度時，才能進入下一階段前瞻性隊列研究。與單癌篩查不同，組織溯源準確性是評估MCED模型必要且重要的指標。足夠高的溯源性能才能最大程度避免誤診，減少不必要的有創性診療及醫療負擔。組織溯源可以遵循“后續確診路徑可合并、可聚類”原則，例如胃癌和食管癌，后續診斷均需進行上消化道內鏡檢查，確診路徑能合并，所以在組織溯源時可以合并。后續診療差別大的癌種應該盡量區分開，例如在既往MCED研究中存在較多肺癌溯源為食管癌的情況，這可能導致不必要的上消化道內鏡檢查。

專家共識意見 8

采用病例對照研究建立和評估MCED模型。適宜開展多中心研究，病例采用統一的診斷和分期標準。建議對照除了進行標準惡性腫瘤診斷外，還應進行隨訪進一步排除患癌可能。病例和對照之間應進行年齡和性別匹配；應設置獨立的外部驗證集以避免過擬合；樣本量需符合統計原則；早期癌靈敏度、特異度以及組織溯源準確性是評價MCED重要的指標（專家推薦等級：強推薦）。

（三）前瞻性驗證性研究設計及評估

MCED模型構建完成后，在進入正式臨床開發前需要開展前瞻性隊列研究，在目標人群中驗證該技術的有效性、安全性和臨床價值。前瞻性篩查隊列研究的價值主要為：（1）驗證模型的穩定性：篩查人群中的早期惡性腫瘤占比可能較高，會影響檢測的靈敏度。同時，篩查過程中會遇到更為多樣和復雜的非癌性臨床干擾因素，如結節、慢性炎癥以及全身性代謝疾病等，這些因素可能會影響檢測的特異性。因此，前瞻性隊列研究能夠進一步驗證MCED模型在適用人群中實際檢出惡性腫瘤的能力，確保模型在實際應用場景下的穩定性。（2）驗證MCED的安全性：MCED涉及癌種數量多，對于管腔類和淺表類組織的惡性腫瘤，可以借助內鏡、活檢等常規方式進行診斷。然而，仍有相當一部分癌種目前尚無成熟的確診路徑，或者存在影像學辨別準確性較低等問題。當前，MCED的溯源結果無法達到100%的準確性，這無疑會進一步增加確診的難度，并使臨床獲益具有不確定性。只有通過前瞻性隊列研究，依據檢測結果合理安排后續的惡性腫瘤診斷流程，才能夠準確還原和量化篩查所帶來的潛在危害以及臨床獲益。

前瞻性隊列研究可分為觀察性研究和干預性研究，取決于MCED檢測陽性后是否安排統一的臨床診斷流程。觀察性研究一般為回顧性檢測，通過隨訪后觀察到的患癌情況，分析MCED檢測在目標人群中的性能，同時確定相比于臨床常規發現惡性腫瘤能夠提前的時間。而干預性研究為前瞻性檢測，依據MCED檢測結果指導受試者進行臨床確診。除能夠評估性能外，還可以觀察到篩查產生的實際價值和安全性問題，包括MCED檢測后臨床確診路徑、確診時間、治療效果、接受的有創性檢查情況以及對受試者心理層面的影響等。因此，干預性研究在MCED前瞻性驗證中更為重要。

前瞻性研究設計需考慮一些相關因素：（1）前瞻性研究納入的人群應貼近目標人群畫像，盡量包含目標人群所有年齡段和人群類型，以盡可能符合真實世界的產品應用場景，從而充分驗證MCED在實際使用時的性能表現和安全性；（2）隊列規模應依據統計學計算來確定，以確保有足夠數量的陽性病例用于評估性能和安全性，保證研究結果的可靠性和有效性；（3）干預性研究中的確診方式應按照臨床指南標準統一，納入臨床公認的金標準方法，如腸鏡等。這有助于保證結果的可信度和泛化性，使研究結果能夠在更廣泛的范圍內得到應用和推廣。

如前文所述，前瞻性隊列研究的目標主要包括性能和安全性兩方面，性能可通過PPV、陰性預測值、特異度、靈敏度、組織溯源準確性、似然比、需篩查人數、篩查出的早期腫瘤占比等進行評估；安全性評估包括假陽性或溯源不準確對受試者造成的額外檢查情況，尤其是有創性檢查的數量和比例。此外，還可通過在檢測前后及隨訪時進行心理評估結果的比較分析，來考量對受試者心理層面的影響?；诂F有的定性研究，陰性篩查結果能夠為受試者提供“健康狀態確認”，對心理健康有益，產生的痛苦和焦慮影響較??；而異常和假陽性篩查結果則可能在焦慮、恐懼、情緒、行為、睡眠、性和社會功能等社會心理層面產生負面影響。例如，PATHFINDER研究表明，通過MCED檢測到惡性腫瘤信號的受試者相對于未發現惡性腫瘤信號的人，焦慮水平略有增加，但這種焦慮在12個月內下降到基線水平。

目前，MCED前瞻性研究數量較為有限，已報道的僅有DETECT-A、PATHFINDER和K-DETEK等。對于MCED在前瞻性篩查隊列中性能和安全性應該達到怎樣的目標，尚無明確的標準。未來，需要開展更多大規模、高質量的前瞻性研究，以建立統一的性能和安全性評估標準，為MCED技術的優化和臨床應用提供更為可靠的依據。

專家共識意見 9

前瞻性隊列研究具有驗證模型穩定性和安全性的重要價值，是MCED開發過程中不可或缺的階段，研究納入人群應盡量貼近目標人群畫像。干預性研究能夠同時獲取性能和安全性數據，在MCED前瞻性驗證中更為關鍵。干預性研究中確診手段應按照臨床指南標準盡量統一，并納入適當的心理評估，以全面反映MCED對受試者心理層面的影響（證據等級：2級；專家推薦等級：強推薦）。

（四）多癌篩查臨床效用評估及替代終點

1.多癌篩查的評價終點：惡性腫瘤特異性死亡率變化是惡性腫瘤篩查效果的重要評價指標。當前，RCT作為驗證篩查效果的金標準方法，通過對比篩查干預組和對照組之間的死亡率差異，能夠為篩查效果提供確鑿的證據支持。這一方法在多項單癌篩查研究中已得到廣泛且有效的應用（證據等級：1級）。例如，基于低劑量計算機斷層掃描的肺癌篩查、基于乳房X線檢查的乳腺癌篩查、以及基于糞便免疫化學檢測的結直腸癌篩查等。鑒于多癌篩查的目標人群為無癥狀的健康個體，有學者提出將全因死亡率作為評價終點。然而，目前這一觀點缺乏足夠的證據支撐，該指標在實際應用中仍存在較大爭議。

2.多癌篩查的替代終點：盡管惡性腫瘤特異性死亡率是國際公認的評估篩查效果的標準，但相關的RCT研究往往需要5～15年甚至更長的時間周期，且投入巨大，這在一定程度上限制了篩查技術的臨床開發和推廣應用。因此，尋找可靠的替代終點成為當前業界的研究熱點。替代終點能夠在較短時間內為篩查效果提供評估依據，從而加速篩查產品的臨床轉化和實際應用。常見的替代終點包括晚期惡性腫瘤發病率下降、惡性腫瘤期別前移或早期癌發病率上升、轉移灶發生率下降、基于診斷階段的死亡率預測模型、以及治療相關指標（如微小殘留病灶、復發率等）。

在這些替代終點中，晚期惡性腫瘤發病率下降是證據較充分且可行性較強的指標。例如，乳腺癌TMIST研究以及正在進行的肝癌TRACER研究和NHS-Galleri多癌篩查研究均采用了這一指標。基于已報道的RCT研究進行的Meta分析顯示，在乳腺癌、結直腸癌、肺癌和卵巢癌等癌種的篩查研究中，晚期（Ⅲ～Ⅳ期）發病率下降與死亡率的降低之間具有顯著相關性（證據等級：1級）。其他研究也支持這一結論，通過肺、腸、乳腺和前列腺癌等33個大型RCT的Meta分析發現，晚期癌發病率下降可以作為死亡率下降的替代終點（證據等級：1級）。

然而，需要注意的是，不同癌種的生物學特征和進展模式存在差異，并非所有惡性腫瘤都適合將晚期發病率下降作為替代終點。因此，在多癌篩查研究中應用替代終點時需保持謹慎，確保所選指標具有充分的科學依據?？梢酝ㄟ^對既往數據進行Meta分析或開展數據模擬，以確認替代終點的可行性。未來，可借助真實世界研究進一步驗證不同癌種替代終點的適用性。

專家共識意見 10

惡性腫瘤特異性死亡率下降是多癌篩查的重要評價指標?？紤]到死亡率研究周期長、成本高，可采用晚期發病率下降等替代終點進行初步評估，但需基于已有證據驗證其適用性。盡管替代終點能夠加速篩查技術的臨床應用，但最終仍需通過死亡率數據來確認其實際效果。在采用替代終點的同時，應同步開展長期隨訪研究，以全面評估多癌篩查技術的臨床價值（專家推薦等級：強推薦）。

七

多癌篩查適用人群及實施路徑探討

1.惡性腫瘤篩查適用人群：目前，有關多癌篩查適用人群的研究較為有限。以PATHFINDER研究為例，其納入標準為：年齡在50歲及以上人群，無論是否存在其他危險因素；或符合以下任意一項條件：（1）累計吸煙≥100支；（2）根據美國國立綜合癌癥網絡指南，符合遺傳性腫瘤綜合征檢測標準；（3）有惡性腫瘤病史且完成根治性治療≥3年（證據等級：2級）。而NHS-Galleri研究則選取了50～77歲、近3年無惡性腫瘤診斷或治療史、且未接受惡性腫瘤相關檢查的個體作為研究對象。

年齡是不同種類惡性腫瘤發生的共同危險因素。中國腫瘤登記數據顯示，40歲后惡性腫瘤發病風險顯著上升，40歲以上人群的惡性腫瘤發病率是40歲以下人群的16倍。因此，40歲以上人群可考慮進行多癌篩查，但具體適用人群范圍需結合多方面因素綜合確定：（1）癌種覆蓋范圍：某些惡性腫瘤（如乳腺癌）發病年齡相對較早，對于這類惡性腫瘤，可適當降低篩查起始年齡；（2）檢測性能特點：需充分考慮檢測方法對不同癌種的靈敏度和特異度；（3）衛生經濟學因素：包括檢測成本和效益比等方面；（4）高齡人群的特殊性：要在篩查獲益與預期壽命、合并癥情況以及治療耐受性之間進行權衡。值得關注的是，現有單癌篩查研究對于高齡人群（如75歲以上）的獲益證據尚不充足。因此，對于這部分人群，建議由臨床醫師結合個體健康狀況、危險因素以及個人意愿進行個性化評估。

在這些人群中，部分個體攜帶高危因素，這些高危因素可能同時增加多種惡性腫瘤的發生風險。采用多癌篩查能夠更為高效、便捷地捕捉惡性腫瘤病變信號，具體高危因素如下：（1）吸煙：與肺癌、鼻咽癌、口腔癌、膀胱癌、胰腺癌、胃癌、食管癌等多種惡性腫瘤密切相關；（2）長期大量飲酒：與頭頸癌、食管癌、乳腺癌、結直腸癌、肝癌和胃癌等惡性腫瘤的發生風險顯著相關；（3）超重或肥胖：與食管腺癌、胃賁門癌、結直腸癌、肝癌、膽囊癌、胰腺癌等多種惡性腫瘤的發生密切相關；（4）糖尿?。号c甲狀腺癌、乳腺癌、肝癌、胰腺癌、子宮內膜癌、食管癌、大腸癌等多種惡性腫瘤的發病風險存在不同程度的關聯；（5）惡性腫瘤家族史：乳腺癌、卵巢癌、結腸癌等多種惡性腫瘤類型具有明確的遺傳突變，與惡性腫瘤發生密切相關；（6）惡性腫瘤既往史：既往患癌人群二次腫瘤發病率顯著高于普通人群。

2.多癌篩查實施路徑：MCED通過單次檢測可同時篩查多種惡性腫瘤，特別是那些缺乏標準篩查方法的惡性腫瘤，為篩查帶來了潛在的顯著進步。然而，在將MCED納入臨床實踐之前，迫切需要通過大規模臨床研究積累更多證據，以證實其能夠為患者帶來確切的健康獲益。截至目前，尚無任何MCED產品獲得美國食品藥品監督管理局或中國國家藥品監督管理局的正式批準，也尚未發布關于MCED臨床應用的專業指南。

目前，學界普遍認為，即使未來MCED技術獲得臨床應用批準，也不應將其視為標準篩查方法的替代方案，而應作為現有篩查體系的重要補充。具體而言，MCED可針對目前標準篩查方法實施過程中未能覆蓋的篩查人群、篩查不依從人群以及篩查陰性人群進行有效補充，與現有篩查方案形成優勢互補的協同篩查模式（證據等級：5級）。而更為精準的MCED篩查路徑的實施需要更多循證醫學證據支持，重點包括MCED對人群惡性腫瘤死亡率的影響、過度診斷風險評估、潛在危害評估以及衛生經濟學評價等。

值得注意的是，除上述循證證據外，MCED技術的實施還需要配套的醫療體系建設，包括檢測質量控制、專業人員培訓、結果解讀標準制定以及檢測陽性個體后續確診路徑的實施等。同時，應建立完善的知情同意流程，確保受檢者充分理解檢測的局限性和潛在風險。

專家共識意見 11

多癌篩查具體適用人群需綜合考量癌種類型、檢測性能等多維度因素，攜帶多癌高風險因素（吸煙、飲酒、肥胖等）的人群可更為積極地考慮篩查；MCED技術雖有潛力，但需更多臨床研究來驗證其實際獲益。未來投入使用時，可作為現有標準篩查方案的補充，與現有方案協同開展惡性腫瘤篩查（專家推薦等級：強推薦）。

八

小結與展望

基于液體活檢技術的MCED作為惡性腫瘤篩查領域的重要突破，正在重塑傳統的惡性腫瘤篩查模式。本專家共識系統地闡述了MCED在多癌種聯合篩查中所發揮的關鍵作用，梳理了其通過無創方式檢測cfDNA、cfRNA、蛋白質和代謝物等生物標志物的技術優勢以及開發和應用流程，為克服傳統單癌篩查的局限性指明了新的研究方向。隨著研究的不斷深入和技術的持續進步，MCED有望在早期惡性腫瘤檢測性能方面得到進一步優化與提升，應用成本得到更好的控制，與現有篩查手段形成優勢互補的協同篩查模式，最終實現更高效、更精準的惡性腫瘤早診早治體系，為全球惡性腫瘤負擔的降低作出重要貢獻。但這一目標的實現仍需科研人員、臨床醫師、監管機構和企業等多方面的共同努力和協同合作。

參考文獻略。

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責任編輯 | 殷寶俠

審核發布 | 蘇在明

終審 | 代小秋

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編寫專家組成員

編寫專家組組長

陳萬青（國家癌癥中心 國家腫瘤臨床醫學研究中心 中國醫學科學院北京協和醫學院腫瘤醫院癌癥早診早治辦公室）

編寫專家組成員（按姓氏漢語拼音字母排序）

陳克終（北京大學人民醫院胸外科）

陳明遠（中山大學附屬第五醫院鼻咽癌防治中心）

崔?。▏野┌Y中心 國家腫瘤臨床醫學研究中心 中國醫學科學院北京協和醫學院腫瘤醫院檢驗科）

杜奕奇（海軍軍醫大學第一附屬醫院消化內科）

郭瑞霞（鄭州大學第一附屬醫院婦科）

郭文治（鄭州大學第一附屬醫院肝膽胰外科）

洪波（中國科學院合肥物質科學研究院臨床轉化中心）

胡廣杰（安陽市腫瘤醫院健康體檢科）

胡建昆（四川大學華西醫院胃癌中心）

黃育北（天津醫科大學腫瘤醫院腫瘤流行病學研究室）

李學松（北京大學第一醫院泌尿外科）

李汛（蘭州大學第一醫院普外科）

李志剛（上海市胸科醫院胸外科）

李子禹（北京大學腫瘤醫院胃腸腫瘤中心）

林楠（中山大學附屬第三醫院肝膽外科）

林子奧（浙江大學良渚實驗室）

劉宏旭（遼寧省腫瘤醫院胸外科）

劉通（哈爾濱醫科大學附屬腫瘤醫院乳腺外科）

劉也夫（遼寧省腫瘤醫院肝膽胰外科）

劉卓煒（中山大學腫瘤防治中心泌尿外科）

呂國悅（吉林大學第一醫院肝膽胰外一科）

聶金福（中國科學院合肥物質科學研究院醫學物理中心）

施思（復旦大學附屬腫瘤醫院胰腺外科）

石漢平（首都醫科大學附屬北京世紀壇醫院胃腸外科）

石樂明（復旦大學生命科學學院）

孫陽（福建省腫瘤醫院婦科）

王丹波（遼寧省腫瘤醫院婦科）

王殊（北京大學人民醫院乳腺外科）

文衛平（中山大學附屬第一醫院耳鼻咽喉科）

吳俊杰（復旦大學附屬中山醫院內科）

吳小劍（中山大學附屬第六醫院結直腸肛門外科）

向莎（貴州醫科大學第二附屬醫院健康管理科）

徐紅（吉林大學第一醫院胃腸內科）

徐楊（蘇州大學附屬第一醫院血液科）

許頌霄（浙江省腫瘤醫院醫學檢驗科）

楊帆（北京大學人民醫院胸外科）

葉穎江（北京大學人民醫院胃腸外科）

易斌（中南大學湘雅醫院檢驗科）

尹榮（江蘇省腫瘤醫院胸外科）

張韶凱（河南省腫瘤醫院腫瘤防治研究辦公室）

張勇（濱州醫學院附屬醫院健康體檢管理部）

趙群（河北醫科大學第四醫院外三科）

鄒枕瑋（武漢市第八醫院腫瘤內科）

主要執筆專家（按姓氏漢語拼音字母排序）

陳可欣（天津醫科大學腫瘤醫院腫瘤流行病學研究室）

陳萬青（國家癌癥中心 國家腫瘤臨床醫學研究中心 中國醫學科學院北京協和醫學院腫瘤醫院癌癥早診早治辦公室）

賀宇彤（河北醫科大學第四醫院腫瘤防治辦公室）

賈衛華（中山大學腫瘤防治中心腫瘤分子流行病學研究室）

劉芝華（國家癌癥中心 國家腫瘤臨床醫學研究中心 中國醫學科學院北京協和醫學院腫瘤醫院分子腫瘤學全國重點實驗室）

馬紅霞（南京醫科大學公共衛生學院）

繆小平（武漢大學公共衛生學院）

潘凱楓（北京大學腫瘤醫院流行病學研究室）

吳晨（國家癌癥中心 國家腫瘤臨床醫學研究中心 中國醫學科學院北京協和醫學院腫瘤醫院腫瘤病因學教研室）

夏昌發（國家癌癥中心 國家腫瘤臨床醫學研究中心 中國醫學科學院北京協和醫學院腫瘤醫院癌癥早診早治辦公室）

邢金良（空軍軍醫大學基礎醫學院）

許永杰（國家癌癥中心 國家腫瘤臨床醫學研究中心 中國醫學科學院北京協和醫學院腫瘤醫院癌癥早診早治辦公室）

志謝

吳曉暉（上海小荷醫學檢驗實驗室有限公司）在本共識的多癌篩查標志物分析AI算法及人工智能醫療器械數據質量等方面提供重要參考意見

文章來源：中華腫瘤雜志

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