MRI、AI与尿液检测重塑前列腺癌检测与治疗

2026年展示的新研究和技术正在重塑前列腺癌的护理，从筛查、诊断到治疗选择。这些进展包括在活检前更广泛地使用MRI、用于主动监测的尿液检测，以及预测治疗获益和放射剂量的人工智能工具。它们共同旨在减少不必要的活检和治疗，同时更好地为前列腺癌男性患者提供个性化护理。

前列腺癌是美国最常见的癌症，每年新增病例超过33.3万例，但其中仅约4%最终致命，5年生存率约为99%。标准的两步诊断流程——PSA血液检测，若PSA升高则进行系统性活检——在检测癌症方面很有效，但可能过于有效：根据美国泌尿学会质量登记处（American Urological Association Quality Registry）的数据，高达70%的新诊断病例为低级别且无需治疗，但在美国，多达50%或更多的临床无意义病变男性接受了治疗。加州大学洛杉矶分校的一位泌尿学教授表示，许多前列腺癌专家认为，这些低级别病变“甚至不应被称为癌症”。在过去15年中，前列腺MRI扫描已成为PSA升高后、可能进行活检前的首选检查，通过进行MRI，30%至50%的患者可以避免活检。活检前MRI在欧洲、加拿大、澳大利亚和英国是标准护理，并自2020年起被纳入美国指南；美国国家综合癌症网络（NCCN）强烈推荐，而美国泌尿学会和ASCO则给予有条件推荐，尽管他们承认其有高级别证据支持。尽管如此，2022年美国仅有约三分之一的病例在活检前使用了MRI。2018年的PRECISION试验表明，如果在活检前进行MRI，可以发现更多癌症，同时诊断为临床无意义病变的男性更少。伦敦大学学院介入肿瘤学教授表示：“世界上最富有的国家剥夺了其大多数男性获得一项已被一级证据证实且世界其他地区已采用的技术的机会，这是全球最严重的丑闻之一。”

另一项发表在《南方医学杂志》（Southern Medical Journal）上的研究发现，尽管指南建议55至69岁的所有男性都应就前列腺癌筛查与医生进行沟通，但很少有中年男性这样做。只有约6%的男性有与初级保健医生进行过记录在案的讨论。研究人员回顾了2019年至2020年在南卡罗来纳医科大学家庭医学诊所接受治疗的600名45至69岁男性的医疗记录。当确实进行讨论时，近72%的男性和85%的黑人男性接受了PSA检测，而没有讨论时只有约三分之一（36%）接受了PSA检测。与未讨论的男性相比，与医生讨论过的男性筛查率翻倍。

“最大的发现之一是，记录在案的共同决策对话率低得惊人，”主要研究者、MUSC家庭医学医生表示。他指出，无创前列腺MRI和主动监测等新工具已经改变了格局，而近期前列腺癌病例的增加意味着男性讨论筛查比以往任何时候都更重要。

另一项于4月28日在线发表在《泌尿学杂志》（The Journal of Urology）上的研究发现，一种尿液生物标志物检测可以减少低级别前列腺癌主动监测男性对活检和连续影像检查的需求。范德比尔特大学医学中心的研究人员开发并验证了一种无需直肠指检的尿液检测方法，名为MyProstateScore 2.0-Active Surveillance（MPS2-AS）。在330名患有分级组1癌症并计划进行主动监测活检的患者中，该检测在预测升级至GG≥3（0.82 vs 0.73）和GG≥2（0.74 vs 0.64）方面的曲线下面积均高于多参数MRI。与使用前列腺影像报告和数据系统（PI-RADS）≥3相比，活检前使用MPS2-AS可以避免近三分之二（64%）的不必要活检，同时仅漏检3.2%的GG≥3升级；而PI-RADS≥3会漏检18%的GG≥3升级，并避免50%的不必要活检。在活检中，9.4%的患者升级至GG≥3，37%升级至GG≥2。该检测在包括黑人和非黑人患者在内的临床相关亚组中表现一致。范德比尔特大学医学中心的一位研究者表示：“对于正在接受低级别前列腺癌监测的患者，这些发现表明，使用尿液检测可以减少对侵入性活检的需求，同时不会影响及时发现需要治疗的更高级别癌症。”

2026年6月5日发表在《肿瘤学年鉴》（Annals of Oncology）上的两项STAMPEDE 3期试验的事后生物标志物分析，评估了使用数字病理学和临床变量的多模态人工智能（MMAI）模型能否预测非转移性极高危前列腺癌患者从阿比特龙治疗中的获益。该模型将数字化苏木精-伊红（H&E）染色的前列腺活检图像与年龄、PSA和临床肿瘤分期等临床变量相结合，此前已被验证为一种预后生物标志物。在1,137名患者（583名被分配至长期雄激素剥夺治疗，554名被分配至长期雄激素剥夺治疗联合含阿比特龙方案）中，中位随访时间为6.1年，在总体队列中，加用阿比特龙将5年无转移生存率从77%提高至83%。在被分类为MMAI极高危的患者中，阿比特龙与无转移生存期的显著改善相关（HR 0.47；95% CI 0.31–0.70），使估计的5年无转移生存率从62%提高至81%。相比之下，被分类为MMAI标准高危的患者加用阿比特龙的获益证据有限（HR 0.83；95% CI 0.63–1.09），估计5年无转移生存率分别为82%和84%。

另一项人工智能方法在2026年核医学与分子影像学会年会上展示，旨在预测转移性去势抵抗性前列腺癌治疗前的放射剂量。南安普顿大学医院和南安普顿大学的研究人员开发了一种机器学习模型，利用治疗前的18F-PSMA PET/CT扫描来估计177Lu-PSMA放射性药物治疗中肿瘤和健康器官的吸收剂量。在一项概念验证研究中，9名mCRPC患者共提供57个肿瘤、36个唾液腺和18个肾脏，该模型结合基于摄取的PET指标、放射组学特征和临床生物标志物来预测治疗后的剂量测定。如果在更大规模的研究中得到验证，该方法可能会改善患者选择，并支持在治疗前评估中做出更好的决策。

另外，伦敦癌症研究所（The Institute of Cancer Research, London）和皇家马斯登NHS基金会信托基金（The Royal Marsden NHS Foundation Trust）宣布与医疗科技公司Mint Medical达成许可协议，提供用于监测晚期前列腺癌和多发性骨髓瘤骨病的人工智能软件。该人工智能算法由ICR和皇家马斯登的研究人员和临床医生开发，已整合到Mint Medical的mint Lesion软件中。该软件使用弥散加权MRI来定位骨病区域，并评估疾病在治疗中是好转还是恶化。该协议允许Mint Medical向全球医疗服务提供者提供该软件。