文献类型：期刊文章

作　　者：秦娜[1] 马红霞[1] 靳光付[1] 沈洪兵[1] 胡志斌[1]

机构地区：[1]南京医科大学公共卫生学院流行病学系,江苏省恶性肿瘤生物标志物与防治重点实验室,部省共建肿瘤个体化医学协同创新中心,南京211166

出　　处：《中华医学杂志》

基　　金：国家自然科学基金(81820108028、81922061、82103926);江苏省自然科学基金(BK20210534)

年　　份：2023

卷　　号：103

期　　号：14

起止页码：1068-1073

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD2023_2024、EMBASE、IC、JST、PUBMED、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：肺癌是全球发病率和死亡率最高的恶性肿瘤之一,严重危害人类的健康。本文对2022年1月1日至12月10日国内外肺癌流行病学领域的研究进展进行综述。研究发现,随着肺癌病因学研究的深入和精准医学的开展,全球肺癌的发病率和死亡率得到了一定程度的控制;大规模人群队列和生物银行的建设推动了肺癌的病因学研究,阐明肺癌发病与吸烟、空气污染、慢性病共病、饮食和生活习惯等因素的关联对肺癌一级预防策略的制定具有积极意义;高通量组学检测技术的发展推动了罕见胚系变异、嵌合基因组变异、“表观时钟”、循环细胞游离DNA(cfDNA)甲基化和血浆代谢物等新型生物标志物的发现,有助于优化肺癌个体化风险评估模型和提高肺癌早期筛查效果;深度学习等人工智能算法可揭示影像组学特征与临床诊疗数据之间的深层关系,提升肺癌的筛查效能。上述研究发现为肺癌精准防治工作的有效开展提供了技术支撑和理论依据。

关 键 词：肺肿瘤 发病率 死亡率 危险因素  分子标志物 人工智能  流行病学

分 类 号：R734.2]