中国抗癌协会

概述
皮肤肿瘤是一种常见病，临床上主要分为良性肿瘤和恶性肿瘤。良性肿瘤主要包括脂溢性角化症、色素痣、血管瘤等，恶性肿瘤主要分为黑素细胞性和非黑素细胞性肿瘤两大类，包括基底细胞癌、鳞状细胞癌、恶性黑色素瘤及Paget病等。近年来，皮肤肿瘤的发病率逐年升高，已成为严重威胁人类健康的一类疾病。2022年度中国学者在皮肤肿瘤领域展开了一系列卓有成效的研究，在临床手术治疗、术后辅助治疗、早期疾病诊断等方面取得了丰硕的“中国成果”。因此，本报告旨在对2022年度中国学者在皮肤肿瘤领域所取得的成果进行总结与展望，以期推动皮肤肿瘤领域高质量发展。

1.人工智能在黑色素瘤诊断中的应用前景
近年来有多项旨在促进皮肤癌早期诊断的人工智能和机器学习（AI/ML）算法的研究，重点关注它们在初级和社区医院中的应用。越来越多的证据表明， AI/ML可以帮助临床医生做出更好的临床决策，甚至取代人类的判断。研究表明，AI/ML算法可以与皮肤科专业医生表现相当或更好，AI/ML算法可以协助临床医生诊断皮肤癌。如果这些发现可以在皮肤癌患病率较低的社区医院中得到复制，AI/ML算法可能对诊断产生重大影响。目前已有一些市场认可的技术用于皮肤癌的诊断，但在我国，目前还没有AI/ML算法用于常规临床检测或分类可疑皮肤病变。AI/ML应用暂未推广主要是需要关于AI/ML算法诊断准确性的强有力证据，以支持政策制定者在临床实践中适当实施AI/ML的决策。

2.免疫检查点抑制剂在黑色素瘤治疗的研究展望
尽管免疫检查点抑制剂（immune checkpoint inhibitors，ICI）最近取得了成功，并产生了持久的反应，但许多癌症患者，包括黑素瘤患者，并没有从ICI疗法中获得长期益处。缺乏可预测的生物标记物来对患者进行靶向治疗是治疗失败的主要因素。了解与ICI反应和耐药性的基因组相关性将提高癌症患者的获益。基于对复杂肿瘤微环境（TME）相互作用的深入了解，最终目标应该是评估肿瘤如何“指示”局部免疫系统创建其特征性生态位，重点关注TME内的基因组重编程。据推测，这种基因组重编程决定了对ICI的反应。此外，最近研究表明检查点调节器、T细胞功能、染色质修饰剂和拷贝数改变在介导对ICI的选择性反应中发挥作用。因此，努力将基因组与反应的相关性纳入对肿瘤免疫生物学的更深刻的理解，将有助于开发新的生物标志物和治疗策略，以克服ICI耐药。

3.关于IGF-1R表达与皮肤恶性肿瘤治疗研究的展望
近年来皮肤恶性肿瘤的发病率呈上升趋势，已成为世界主要公共卫生问题之一。因此，有效延缓皮肤肿瘤进展的治疗方式具有重要意义。IGF-1R水平在恶性肿瘤中经常升高，已被广泛认为是促进癌细胞增殖、存活和肿瘤生长的关键因素。然而，调控IGF-1R水平的分子机制尚不完全清楚。在通过分子、细胞和遗传学等方法对识别调控IGF-1R的信号通路研究中已经初步揭示了部分蛋白在促进或抑制IGF-1R表达的作用，并通过动物模型的建立证明了其在生物体中的有效性。未来通过进一步的基础与临床研究将更深层次的阐明IGF-1R的信号通路调控机制，为皮肤恶性肿瘤的治疗提供新的探索方向，甚至使皮肤恶性肿瘤的治愈率有一个质的飞跃。

4.基于VIT技术探索人工智能在皮肤癌早期诊断中的应用价值
在目前研究中已经初步提出了一种基于VIT的皮肤癌分类网络，并取得了令人满意的效果。通过进一步挖掘VIT，利用其特点提高了分类性能。不仅在自然语言方面取得了良好的效果，而且在视觉领域也取得了理想的效果，为基于多模态数据的皮肤癌分类奠定了良好的基础。然而现阶段研究中仅提出了一个相对简单的皮肤癌分类VIT框架，并验证了该框架的有效性。并未在大量的临床试验中得到验证，并且对于大图像处理相对速度较慢。未来的研究工作中将主要针对提升图像处理速度，加大临床样本量进行验证，收集更多数据加深软件学习能力等方面努力。相信通过变换网络技术的不断完善及大样本数据库的扩充，人工智能技术将为皮肤癌早期诊断提供崭新的探索方向，并逐渐为皮肤肿瘤临床医师提供强大的助力。

5.“互联网+医疗”在皮肤恶性肿瘤诊断中的应用
近年来，随着“互联网+医疗”的兴起，人工智能AI技术、医工结合技术等逐渐应用到皮肤恶性肿瘤的诊断中。总体而言，皮肤恶性肿瘤与“互联网+”相结合是具备天然优势的。皮肤恶性肿瘤的诊断是基于皮损的客观视觉特征建立的，因此基于影像的人工智能AI技术在皮肤恶性肿瘤诊断上具有很好的应用前景。研发出准确率高、安全可靠的人工智能皮肤恶性肿瘤诊断系统将更好的服务于基层皮肤科医生，帮助他们减少误诊漏诊的发生。目前，中国学者所研发的皮肤恶性肿瘤诊断系统已将诊断准确率提高到80%以上，相信通过国家“互联网+医疗”更加加大力度的投入，皮肤恶性肿瘤智能诊断系统的准确率必将逐渐攀升，造福于罹患皮肤恶性肿瘤患者，从而实现早期准确诊断、早期精准治疗。

总结
在2022年，中国学者在皮肤肿瘤领域取得了丰硕的研究成果。相信随着精准医疗、医工结合等领域的不断发展，未来皮肤肿瘤的治疗将迈入精准治疗时代。将皮肤肿瘤的诊疗与“互联网+”、大数据、AI智能化相结合，必将为皮肤肿瘤领域的发展提供新的挑战与机遇。

【主编】
商冠宁    中国医科大学附属盛京医院

【副主编】
邓列华    广州暨南大学附属第一医院
姜祎群    中国医学科学院皮肤病医院
施惠娟    宁夏医科大学总医院
曲国蕃    哈尔滨医科大学附属肿瘤医院
韩秀萍    中国医科大学附属盛京医院

【编委】（按姓氏拼音排序）
王   强     沈阳市第七人民医院
汤红峰    南方医科大学顺德医院
张桂英    湖南省长沙市-中南大学湘雅二医院皮肤科
万春雷    赣南医学院
杨吉龙    天津医科大学肿瘤医院
李   涛    浙江省肿瘤医院
徐学政   湖南省肿瘤医院
姜   宏    吉林省肿瘤医院
包俊杰    哈尔滨医科大学附属肿瘤医院
齐瑞群    中国医科大学附属第一医院
王玉名    辽宁省肿瘤医院
童   璐    沈阳市第七人民医院
陈   挺    中国医科大学附属盛京医院
李佳桐   中国医科大学附属盛京医院
夏铁男    沈阳市第五人民医院