精准诊疗新纪元！唐林泉教授解析EB病毒指引下的鼻咽癌攻坚之路|2025 GZO

  2025年12月5日，“数智赋能，医健未来”第十二届广州肿瘤学会议在广州开幕。本次大会由广东省抗癌协会主办，中山大学肿瘤防治中心与《Cancer Communications》杂志承办。

  会议聚焦肿瘤研究前沿，其中中山大学肿瘤防治中心唐林泉教授在题为《基于EB病毒的鼻咽癌精准诊疗》的报告中，系统阐述了该领域从早诊到治疗分层的核心突破与未来方向。

  早诊突破与精准分层：构筑诊疗新范式

  鼻咽癌的诊疗革新，始于“早发现”，成于“准分层”。近年来，该领域在这两方面均取得了实质性进展。

  在早期诊断方面，基于EB病毒血清学标志物的筛查方案取得了重要突破。唐林泉教授在报告中提及，一项具有里程碑意义的研究发现，针对EB病毒编码的BNLF2b蛋白的抗体（俗称p85抗体），在鼻咽癌大规模人群筛查中表现出卓越性能，其灵敏度达97.9%，特异性达98.3%，显著优于既往常用的双抗体筛查方案。该研究由厦门大学夏宁邵院士团队和中山市人民医院季明芳教授团队联合开展，成果已于国际顶级期刊《新英格兰医学杂志》发表。

  唐林泉教授指出，该标志物已于2024年10月在国内获批，其未来的大规模应用，有望将鼻咽癌的早诊率提升至新高度。早期患者的治愈率可达95%以上，且仅需单纯放疗，无论对提升患者预后、降低家庭负担，还是节约整体医疗成本，均有重大意义。

  在治疗精准分层领域，核心在于利用血浆EBV DNA这一关键标志物指导临床决策。唐林泉教授介绍，其所在团队的研究已成功将这一理念转化为实践。对于局部晚期鼻咽癌患者，目前可根据治疗前EBV DNA水平进行风险分层：对于低危患者，研究证实减少同步化疗强度仍能维持优异疗效，同时显著降低了治疗毒性；而对于高危患者，则需“做加法”。

  由麦海强教授、陈秋燕教授及唐林泉教授团队共同开展的临床研究显示，在标准同步放化疗基础上，增加PD-1抑制剂的新辅助及辅助治疗（“免疫三明治”模式），能显著提升高危患者的生存率，其中3年总生存率高达99.0%。这标志着鼻咽癌治疗已进入“量体裁衣”的精准阶段。

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  转化瓶颈与未来方向：标准化与多维度探索

  尽管基于EB病毒的诊疗路径已清晰可见，但其全面融入临床实践仍面临瓶颈，亟待突破。

  首要挑战是EBV DNA检测的标准化。唐林泉教授指出，目前不同医疗机构间的检测方法与结果存在较大差异，缺乏统一的质控标准和临床解读界值，这阻碍了其成为全国通用的精准决策工具。为此，以马骏院士为首的专家团队正牵头推动该检测的标准化工作。

  其次，是实现超越EBV DNA的更高维度分层。唐林泉教授认为，鼻咽癌作为一种免疫原性较强的“热肿瘤”，其肿瘤微环境中蕴含大量尚未被充分利用的分子信息。未来，除了EBV DNA，还需整合如PD-L1表达、三级淋巴结构（TLS）等免疫相关标志物，以及更多组的分子特征，构建更精细的预后预测模型。这需要通过设计严谨的前瞻性临床试验来逐步验证，最终目标是让不同分子亚型的患者都能匹配到最优治疗策略。

  智能赋能：人工智能重塑诊疗全链条

  面对“数智赋能”的时代主题，唐林泉教授结合团队实践，展望了人工智能（AI）技术重塑鼻咽癌诊疗全流程的广阔前景。

  AI的应用正贯穿于诊断、治疗规划与预后预测多个环节。在影像诊断方面，基于AI的内镜或MRI影像分析模型，能辅助医生更敏锐地识别早期病灶。在病理学领域，数字病理结合AI算法，有望对活检组织进行量化分析，预测治疗敏感性。在放疗这一核心治疗手段上，AI的贡献尤为直接：基于深度学习的靶区及危及器官自动勾画系统，已能大幅提升勾画效率与一致性，将临床医生从繁重的手工劳动中解放出来。

  唐林泉教授总结道，未来的趋势是构建整合多模态数据（影像、病理、分子、临床信息）的AI大模型。这类模型不仅旨在提升工作效率，更核心的目标是辅助临床决策，实现疗效的精准预测，从而为每一位鼻咽癌患者提供贯穿全程的、个性化的智能管理方案。实现这一愿景，有待于全国多中心大数据的共同建设与验证。

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