综述：探索人工智能工具与多组学在肺癌精准医疗中的应用

　　这篇综述系统阐述了人工智能(AI)与多组学(Multi-Omics)技术在肺癌精准医疗中的前沿进展。文章聚焦肺癌分子机制(如EGFR/ALK/KRAS突变)、液体活检等新型诊断技术，探讨靶向治疗、免疫检查点抑制剂(ICI)及CAR-T细胞疗法的突破，同时强调AI在影像识别、预后预测中的革新作用，为克服肿瘤异质性和耐药性提供跨学科解决方案。

　　

分子分型与发病机制
肺癌主要分为小细胞肺癌(SCLC)和非小细胞肺癌(NSCLC)，其中NSCLC占比85%，包含腺癌、鳞癌等亚型。驱动突变如EGFR外显子19缺失、ALK重排和KRAS^G12C
变异通过激活MAPK等信号通路促进肿瘤进展。吸烟导致的DNA甲基化异常和端粒酶活化进一步加速恶性转化。

诊断技术革新
液体活检通过循环肿瘤DNA(ctDNA)检测实现无创动态监测，灵敏度达0.1%。AI辅助CT成像采用3DDenseSharp网络，对肺结节良恶性判断准确率提升至92%，显著降低假阳性率。

靶向与免疫治疗
奥希替尼(第三代EGFR-TKI)克服T790M耐药突变，客观缓解率(ORR)达80%。PD-1/PD-L1抑制剂联合化疗使晚期NSCLC五年生存率突破31.9%。CAR-T细胞靶向MSLN抗原的临床试验显示肿瘤缩小率67%。

多组学整合
全外显子测序(WES)联合质谱蛋白质组学揭示免疫治疗耐药患者的WNT/β-catenin通路异常激活。代谢组学发现乳酸脱氢酶A(LDHA)过表达与免疫微环境抑制显著相关。

AI技术赋能
深度学习模型分析PET-CT影像预测IA期腺癌生存率(p=0.0023)，放射组学特征联合临床数据构建的预后模型C-index达0.82。自然语言处理(NLP)自动提取电子病历关键信息，辅助制定治疗方案效率提升40%。

挑战与展望
肿瘤空间异质性和获得性耐药仍是主要瓶颈。未来需开发基于类器官药敏测试的动态治疗方案，并建立跨中心AI学习系统以优化诊疗路径。多组学数据与实时影像的融合将推动真正意义上的个体化医疗。