5. 2024年中国肿瘤超声医学学科

十大前沿进展

为规范甲状腺结节消融治疗，梁萍主委、蒋天安副主委及韩治宇主任，领衔4个学会40余名专家，共同编写了《超声引导甲状腺结节热消融治疗中国指南》中英文版，英文版发表在International Journal of Surgery。指南秉承科学性、先进性和实用性原则，为推动甲状腺消融技术规范化应用，提供了重要参考，是中国甲状腺结节热消融发展的里程碑时刻。

魏玺教授牵头出版中国抗癌协会《中国肿瘤整合诊治技术指南——超声显像》；崔新伍教授作为第一撰写人编写的《超声人工智能官方意见书》发表于世超联官方期刊；于明安教授牵头发表《甲状腺乳头状癌热消融治疗专家共识》；刘广健教授牵头发表《肛管直肠超声检查中国专家共识（2024版）》和《肛管直肠超声检查方法与报告规范中国专家建议（2024版）》。

在甲状腺疾病超声诊断方面，人工智能发展迅猛，半监督的方式使基于视频的病灶检测成为可能，并且在横向和纵向超声视频上得到了很好的验证。全自动化机器人超声系统已应用于临床，并取得良好效果，《Nature Communications》杂志发表的一项前瞻性研究介绍了FARUS系统，这是一种全自动的机器人超声系统，能够独立完成甲状腺扫描过程，显著减少对超声技师的依赖。它通过高级图像识别算法和精密机械控制技术，实现了超声检查的自动化和标准化，提高了诊断的准确性和效率。同时一项来自真实临床实践的多中心前瞻性研究显示，人工智能辅助初级放射科医生进行甲状腺超声检查（2e标准）的临床价值，在2e标准下，AI系统的诊断能力与资深放射科医生相当，并显著提高了初级放射科医生的诊断能力，这有可能减少现实世界临床实践中不必要的侵入性诊断流程。

超声造影、弹性成像等技术被广泛应用于甲状腺疾病的诊断中。关于少见类型肿瘤提出了新的辅助分类系统，如评估甲状腺滤泡性肿瘤超声风险分层系统(F-TIRADS)鉴别甲状腺滤泡癌(FTC)与滤泡腺瘤(FTA)，研究结果表明F-TIRADS能够有效鉴别FTA和FTC，诊断效能明显优于C-TIRADS、ATA指南及EU-TIRADS。同时，关于甲状腺乳头状癌滤泡亚型(FVPTC)超声特征与侵袭性关系的研究显示，结合超声特征构建的模型对甲状腺乳头状癌滤泡亚型侵袭性具有较好的预测效能。这些研究丰富了传统甲状腺分类策略，为少见类型甲状腺恶性肿瘤的检出及鉴别诊断提供更多可靠性指标，利用超声预测肿瘤侵袭性成为可能。

在微创治疗方面，甲状腺微创治疗在不断发展和创新，为患者提供更多、更好的治疗选择，其临床有效性也得到越来越广泛的验证。一项为期五年的回顾性队列研究中，利用芯针活检病理结果明确的消融区的退化过程，以阐明超声变化与病理发现之间的关系，射频消融后甲状腺乳头状癌的超声演变和病理学发现，超声引导下射频消融是治疗小型低风险甲状腺乳头状癌的有效方法，RFA后超声下肿瘤消失可能提示预后良好，并确认宏观肿瘤完全消融，成果发表于《Thyroid》杂志。针对不同热消融方式对甲状腺微小乳头状癌的研究中，分析比较微波消融和激光消融对治疗效果的影响，微波消融正交径/消融能量的比值高于激光消融，微波消融和激光消融可通过单根导管固定消融分别实现≤ 6.70 毫米和≤ 4.69 毫米 PTMC 的完全消融，但是桥本氏甲状腺炎对射频有负面影响，对微波无影响，成果发表于《European Radiology》。

在浅表淋巴结超声成像技术革新方面，高帧率超声造影（H-CEUS）通过提高图像帧频，显著增强了时间分辨率，对于浅表淋巴结动脉期的微血管构架及动脉期灌注细节显示更清晰直观，包括动脉期增强方向、血管形态及增强后均匀度等，可为诊断浅表淋巴结良恶性提供更多有价值的信息。相较于传统的超声造影，H-CEUS具备更高的空间和时间分辨率，在血管形态显示、诊断准确度和鉴别诊断能力等方面均显示出明显优势，特别是在早期诊断方面。而多模态超声技术结合了多种超声成像方式，包括高频超声、超声造影、剪切波弹性成像等技术的联合使用能够提供更全面、更详细的淋巴结形态和功能信息，诊断浅表淋巴结良恶性的敏感度、特异度和准确度均优于单一超声技术。多模态超声结合影像组学特征，通过机器学习算法构建模型，可以有效诊断浅表淋巴结结核；在治疗过程中对淋巴结的变化进行实时监测和评估，通过观察淋巴结的形态、血流灌注和硬度变化，协助判断治疗效果。多模态超声技术的无创性、便捷性和经济性使其成为临床诊断和治疗的重要工具。

临床应用方面，多模态超声技术在浅表淋巴结病变良恶性鉴别诊断中，国内外研究显示多模态超声技术（包括超声评分、虚拟触觉组织成像量化、对比增强超声）在鉴别浅表淋巴结病变良恶性方面具有较高的诊断价值；超声弹性成像联合常规超声评分可提高诊断乳腺癌腋窝淋巴结转移的准确性。在前哨淋巴结的超声诊断中，超声造影技术在前哨淋巴结的检出和定性方面显示出较高的价值，其检出率可达70%~100%，与传统蓝染法的一致性在90%以上。在黑色素瘤浅表病灶及淋巴结转移诊疗方面，邹如海课题组提出了采用经皮下及经静脉双重超声造影，可以定位及诊断肢端黑色素瘤前哨淋巴结，解决常规影像学定义及诊断前哨淋巴结的临床问题。该技术检测肢端黑色素瘤前哨淋巴结的敏感性为88.2%，特异性为100%。淋巴结的N分期的无创预测依然是研究热点，浅表淋巴结超声造影有助于准确评估淋巴结分期和个性化选择治疗方案。超声引导下的介入治疗（如穿刺活检、消融治疗）在浅表淋巴结病变中的应用更加广泛和精准，不仅提高了诊断的准确性，也为无法耐受手术或放化疗的患者提供了新的治疗选择。超声技术与其他治疗手段（如免疫治疗、靶向治疗）的结合也将成为未来的发展方向。

乳腺超声人工智能的研究与产品转化日趋成熟。随着人工智能算法性能的提高，通过不断优化算法模型和增加训练数据，进一步提高乳腺超声人工智能的诊断准确性和可靠性，并着重算法的可解释性，为临床应用提供更加可靠的依据。除诊断环节，国内学者积极探索超声治疗决策、预后评估等方面的应用，发表了一系列高影响力的论文。而多款产学研协同创新、自主知识产权的AI产品获批在临床应用，包括：医准智能乳腺超声智能检测系统、数坤科技的乳腺超声智能诊断系统、祥生乳腺疾病人工智能超声诊断软件、德尚韵兴AI-SONIC™ Breast 超声乳腺智能辅助诊断系统、小济医生等。这些AI 系统与超声设备融为一体，在适应中国女性致密性乳腺方面具有显著优势，随着图像识别与分析能力提升，具备实时、快速检出和诊断的乳腺病灶的能力，支持报告自动生成能力，优化了超声检出和诊断流程，能显著提升医疗服务的质量和效率。

乳腺癌局部治疗降级是2024年最受关注乳腺癌研究领域之一。国内多个研究团队开展经皮超声造影完成术前准确定位前哨淋巴结，将淋巴结灰阶图像与淋巴管造影的多模态特征融合方法，显著提升了超声诊断乳腺癌淋巴结转移的敏感度、特异度及准确率。并提出新的影像分类判断标准，进一步辅助识别低肿瘤负荷的淋巴结转移特征，为早期乳腺癌及新辅助化疗后的淋巴结分期诊断提供有效技术手段。

皮肤超声在皮肤肿瘤性病变的应用更加广泛。徐辉雄教授团队的Wang LF等人发现，高频超声可作为临床检查的补充工具，帮助医师鉴别皮肤色素恶性肿瘤并制定治疗决策。Gong等人研究了常规超声和对比增强超声在复发性皮肤纤维肉瘤和术后瘢痕鉴别诊断中的应用，说明了常规超声和对比增强超声可以明显区别二者特征，有助于提高复发性皮肤纤维肉瘤的诊断准确率。刘嫱霖等探讨了高频超声在皮肤基底细胞癌管理中的应用价值，证明高频超声能够为临床皮肤科医生提供肿瘤的形态特征、浸润深度及与周围组织的关系，对于评估该疾病性质及确定治疗方案具有重要参考意义。徐辉雄教授团队的Wang Q等人在融合外观信息之后，首次提出与甲状腺和乳腺类似的皮肤影像报告和数据系统（RADS），使得皮肤超声进一步走向标准化的时代。

在不可切除胰腺癌治疗方面，程志刚教授团队开展了影像引导经皮消融治疗的回顾性多中心临床研究，结果表明经皮热消融治疗不可切除胰腺癌安全可行，可以有效缓解肿瘤相关疼痛症状，文章发表在Eur J Radiol。刘广健教授团队开展了II期前瞻性临床试验，揭示了经直肠超声引导下穿刺活检，在提升局部进展期直肠癌新辅助治疗后，病理完全缓解判断准确性方面的显著潜力，研究成果发表于International Journal of Surgery。杨红教授团队通过结合CEUS LI-RADS和ASAP模型（年龄、性别、AFP及PIVKA-II），显著提升了LR-5对高危患者中肝细胞癌诊断的敏感性，而不影响其特异性和阳性预测值，研究成果发表于Ultrasound in Medicine & Biology。

于明安教授团队报道了多灶甲状腺乳头状癌热消融与手术切除治疗的多中心对比研究结果，成果发表在Radiology，得到美国霍普金斯大学Christos教授的高度评价。周平教授团队探索PTMC消融能量与消融范围之间的关联，构建了甲状腺乳头状癌消融范围的术前预测模型，为 PTMC 热消融术前规划提供重要的参考价值，成果发表于 European Radiology，获第四届湖南省临床十大新技术奖。崔立刚教授团队针对浅表淋巴结肿大原因多、超声图像重叠且多依赖穿刺活检这一难点，创新性地将超声造影血管后相用于淋巴结鉴别诊断，相关系列论文发表于Ultrasound in Medicine and Biology、European Journal of Surgical Oncology等杂志，相继在亚超联年会及美国伦琴放射线学会年会上汇报。

在乳腺癌新辅助化疗（NAC）疗效预测方面，蒋天安教授团队融合多模态多时间点超声图像、临床病理信息及深度学习算法，建立在NAC早期动态预测乳腺癌NAC疗效以及在NAC后独立预测乳腺肿瘤和腋窝淋巴结状态的AI模型，系列研究发表于CANCER、European Radiology、Oncologist，并在EClinicalMedicine发表述评。在肝癌消融治疗方面，蒋天安教授团队开发多模态影像AI模型，通过定量肿瘤内异质性，可以无创精准地预测肝癌RFA和MWA后早期复发。当应用到真实世界场景中，该模型仍可适用于LA和IRE等消融治疗方法，具有良好转化前景，研究发表于Liver International。吕珂教授团队成功构建了针对胰腺癌患者新辅助化疗疗效预测的大数据模型，并确立了胰腺癌超声造影评估的新标准；同时，团队还深入研究了胰腺癌影像学分型与微环境机制，构建了多模态超声诊疗预测模型，研究成果发表于INSI、Cancer Imaging等杂志。杨红教授团队基于多模态超声影像组学的临床-影像组学列线图和多种机器学习算法，用于术前无创性预测结直肠癌的同步肝转移和新辅助放化疗反应，研究成果发表于BMC Medical lmaging。

解放军总医院介入超声科在代谢相关脂肪性肝病研究上取得关键突破，其多参数超声无创定量评估技术获医院资助并开展多中心研究，成果于Radiology发表并被 RSNA News 报道，为临床诊断开辟新路径。上海十院开展的子宫肌瘤化学消融新技术在保护生育功能上表现亮眼。华西医院开展的腹腔镜超声与荧光引导肝脏切除新技术实现了精准手术规划。西京医院开展了 Sonazoid 超声造影导航新技术助力临床决策，提升诊疗精准度与效率。华西医院罗燕、黄林教授团队研发了微波热声/超声双模态成像新技术成功用于脂肪肝定量检测。武汉协和医院、重医附二院、宣武医院、苏州大学附属第二医院等多家医院开展的众多超声新技术获批准。周建华教授团队构建和验证了国际首个基于超声造影技术评估膀胱癌肌层浸润的膀胱影像报告和数据系统，具有很好的推广应用价值，研究发表于Radiology。

张连仲教授团队提出了超声激活的纳米疫苗策略，通过增强抗原自递呈和交叉递呈，提高肿瘤治疗效果，研究结果发表在ACS nano。杜联芳教授团队开展了超声驱动纳米级联催化平台在肿瘤免疫治疗与干细胞移植中的应用研究，论文发表于Nano Energy。杨薇教授团队设计了一种射频辅助疫苗给药策略，充分发挥射频消融肿瘤本身可以释放大量抗原的特点，采用正负电荷的双磷酸盐纳米疫苗，根据淋巴引流及免疫反应的空间及时间差异，延长抗肿瘤免疫的时间效应，减少射频治疗结肠癌肝转移后的复发和转移，研究成果发表于ACS Nano。

杨红教授团队通过超声引导建立了肝癌裸鼠异位种植瘤不完全消融模型，系统性揭示了不完全消融后残留肿瘤的分子机制，为开发精准干预策略提供了重要的理论基础，相关研究成果分别发表于Journal of Hepatocellular Carcinoma、International Journal of Hyperthermia和 Molecular Biotechnology。

程文教授团队开发了一种基于介孔聚多巴胺 (MPDA) 和吲哚菁绿 (ICG) 的共负载的外泌体样纳米药物 (MPDA/ICG@M1NVs)，用于协同肿瘤光免疫疗法，为外泌体样纳米颗粒的抗肿瘤性能提供了新的见解，研究成果发表于Nano Convergence。孙德胜教授团队通过设计负载声敏剂和化疗药物并包裹氧气的谷胱甘肽响应性微泡，在低频聚焦超声作用下产生声动力效应，诱导实体瘤内肿瘤干细胞分化从而降低肿瘤耐药性，并定点释放化疗药物，实现声动力调控氧化还原稳态诱导分化疗法增效三阴乳腺癌化疗的目的，成果发表在Biomater Sci。     

光声成像和纳米造影剂的开发取得了显著进展，特别是在提高淋巴靶向和癌症治疗方面。基于无机材料如金和碳的纳米结构展现出强烈的局域表面等离子共振、高效的靶向能力和在临床前动物中展现出极好的生物相容性。纳米材料通过外部刺激（如热、声或光）显著提高了治疗靶向性和疗效；外部物理刺激有助于激活纳米颗粒中的药物分子，针对特定器官或细胞类型，积累药物分子在目标部位，并促进药物进入细胞。光声分子成像技术将靶向分子特异性抗体或配体连接到光声造影剂表面构成探针，再结合到特定组织分子上，改变局部组织的声学和光学特性，提高成像对比度和分辨率，具有高空间-时间分辨率，在活体层面实现分子水平的病理成像，为针对性治疗和疗效评价提供了帮助。肿瘤引流淋巴结内免疫微环境的改变直接影响肿瘤细胞的活性及远处转移能力。中山大学附属第三医院超声科任杰教授与纳米医学中心帅心涛教授团队基于癌症-免疫循环的理论框架，研发了一种淋巴靶向纳米药物，用于激活完整的癌症-免疫循环。这种药物具有独特的响应性药物释放机制，能够程序性地激活抗肿瘤免疫应答，在乳腺肿瘤模型上的实验结果显示，该纳米药物展现出了显著的抗肿瘤疗效。该成果发表于国际顶级期刊ACS Nano。

超声技术的创新   

高频超声与超高频超声提高了图像分辨率，能够更清晰地显示微小肿瘤和早期病变，尤其在卵巢癌和子宫内膜癌的早期诊断中表现突出。三维/四维超声成像超声技术提供了更立体的图像，帮助医生更准确地评估肿瘤的大小、形态和位置，特别是在子宫肌瘤和卵巢肿瘤的诊断中。弹性成像技术通过评估组织的硬度，弹性成像技术可以区分良性肿瘤和恶性肿瘤，提高了诊断的准确性。

人工智能（AI）与机器学习

AI算法能够快速分析超声图像，识别潜在的肿瘤病变，减少人为误差。例如，AI在卵巢癌和宫颈癌的筛查中表现出较高的敏感性和特异性。AI技术可以自动标记肿瘤边界，帮助医生更精确地评估肿瘤体积和生长情况。基于超声图像的AI模型可以预测肿瘤的恶性风险，为个性化治疗提供依据。

早期筛查与预防

卵巢癌筛查：结合超声和血液标志物（如CA-125）的多模态筛查方法，提高了卵巢癌的早期检出率。

子宫内膜癌筛查：经阴道超声在子宫内膜癌的早期筛查中发挥了重要作用，特别是对高风险人群（如肥胖、糖尿病患者）。