综述：人工智能：重新定义前列腺癌诊断的未来

本文聚焦前列腺癌（PCa），阐述人工智能（AI）在其诊断领域的变革性作用。AI 能改善诊断精度、减少观察者差异、优化工作流程，涵盖放射学、病理学等多领域，为 PCa 诊疗带来新突破，极具阅读价值。

引言

前列腺癌（PCa）是全球常见癌症之一，每年新增超 100 万例 。其发病率高，但死亡率相对较低。不过，PCa 具有高度异质性，在形态和基因层面表现多样，这给诊断和治疗带来巨大挑战。临床医生难以区分惰性和侵袭性 PCa，且现有生物标志物和传统诊断方法存在局限，如血清标志物、多参数磁共振成像（mpMRI）、前列腺活检组织病理学评估等。而人工智能（AI）的发展为 PCa 诊断带来了新希望，改善了放射学和病理学诊断流程。下面将详细介绍 AI 在 PCa 诊断中的应用。

AI 和 MRI

mpMRI 在 PCa 诊疗中至关重要，多数临床指南建议在前列腺活检（PB）前进行 MRI 检查。放射科医生通常遵循前列腺影像报告和数据系统（PI-RADS）标准进行诊断，经验丰富的医生使用该标准时诊断较为可靠。如今，AI 模型已融入 MRI 报告解读。研究显示，AI 集成系统在识别具有临床意义的 PCa 方面优于单纯使用 PI-RADS 标准的放射科医生，同时还能降低假阳性率。这意味着 AI 可以更精准地发现 PCa，减少不必要的活检，提高诊断效率和准确性。

AI 和外科病理学

随着全球老龄化加剧以及人们对 PCa 的关注度上升，前列腺活检数量大幅增加。前列腺活检标本是外科病理学日常工作的重要部分，大量的穿刺活检使得 PB 工作负担极重。目前对于 PCa 标本的处理和报告有相关指南和建议（如国际泌尿病理学会提出的标准），但面对日益增长的工作量，传统人工诊断面临挑战。AI 算法在病理学中发挥了重要作用，它能够精确识别 Gleason 模式、神经周围浸润等诊断特征，优化肿瘤分级。此外，AI 还可作为二次阅片系统，减轻病理医生工作负担，助力其给出更一致、高质量的诊断结果。

AI 和 PCa 的免疫组化（IHC）

免疫组化在前列腺组织评估中应用广泛，例如 Ki-67 染色是预测 PCa 患者肿瘤特异性生存率的重要指标 。然而，准确分析 Ki-67 核染色需要评估 200 - 500 个肿瘤细胞，人工操作难度较大。AI 为此提供了有效解决方案。一个国际研究小组对 12475 例 PCa 病例进行测试，借助 AI 进行染色评估，显著提高了评估的准确性。此外，像虚拟多重检测等 AI 工具，可在不破坏组织形态完整性的前提下同时分析多种生物标志物，推动了 IHC 技术的发展，有助于更全面地了解 PCa 的生物学特性，为临床治疗决策提供更有力的依据。

AI 和基因组学 / 蛋白质组学

借助新技术，PCa 诊疗可从遗传学和 AI 等多方面入手。多年来，研究人员一直致力于寻找能预测患者预后和治疗反应的生物标志物。质谱技术有助于识别和鉴定蛋白质及多肽，而 AI 在根据病理学对蛋白质进行分类方面发挥关键作用。通过 AI 与质谱技术结合，能够更高效地筛选新型生物标志物，为 PCa 提供无创诊断方法和个性化治疗策略。这有望打破传统诊断和治疗的局限性，实现对 PCa 更精准的诊疗。

结论

AI 在 PCa 的诊断、管理和预后判断中具有变革性意义，有效应对了 PCa 诊疗过程中的诸多难题。在放射学领域，AI 解读 mpMRI 的能力优于传统 PI-RADS 系统，能更精准地检测 PCa 并减少误诊；在病理学、免疫组化和基因组学等方面，AI 也展现出独特优势，提高了诊断精度、减轻了工作负担，为 PCa 诊疗的标准化和优化带来新途径。虽然 AI 不能取代临床医生，但作为辅助工具，其与标准化、多样化数据集及临床工作流程的融合，将推动 PCa 诊疗向更精准、高效的方向发展，最终改善患者预后。