吴小华教授：晚期卵巢癌术前评估，如何实现精准分流与R0切除？

晚期卵巢癌的生存曲线与初次减瘤术是否达到R0高度相关，而术前精准评估患者是否具备直接R0切除的可能性，已成为临床决策的分水岭。从传统影像到分子影像，再到AI三维重建，术前评估体系正在经历怎样的迭代？妇科肿瘤科又应如何主导MDT协作，推动评估标准可复制、可推广？围绕这些问题，吴小华教授结合复旦大学附属肿瘤医院妇瘤科的临床实践进行了分享。

康迅网：晚期卵巢癌的生存曲线与初次减瘤术是否达到R0高度相关。而术前精准评估患者是否具备直接R0切除的可能性，成为临床决策的分水岭。您认为晚期卵巢癌术前评估最大的认知问题或决策问题是什么？

吴小华教授：卵巢癌术前评估技术已从传统二维CT、磁共振成像，迭代发展至三维可视化成像阶段。临床上70%~80%的卵巢癌患者确诊时已处于晚期，肿瘤广泛累及卵巢、子宫、盆腔，同时常伴随肝脏、肠道等多脏器转移，这让术前精准评估成为诊疗的核心关键，直接决定患者是接受直接手术，还是先行新辅助化疗再手术。术前评估核心围绕两大维度：一是精准明确病灶的整体侵袭范围、具体累及位置及患者耐受状况；二是客观判断术者能否完整切除所有肉眼可见病灶、实现R0切除。

复旦大学附属肿瘤医院在临床实践中持续优化评估体系，先后迭代两套方案，从早期CT、磁共振联合腹腔镜探查，到增强磁共振检测、FAPI分子影像探查，再到目前AI辅助三维自动成像技术，实现对可切除性的精准甄别。技术迭代也带来疗效提升：我院卵巢癌患者R0切除率从既往31.0%逐步提升至57.8%，目前已达77.8%。目前全国卵巢癌患者整体5年生存率约40%，而我院规范化诊疗患者5年生存率可达52.1%。业内已形成共识：盆腹腔肿瘤肉眼无残留的R0切除，相较于病灶残留＜1 cm的R1切除，可将5年生存率提升2.7倍。在优化评估技术的同时，我们也重点推进妇科肿瘤专科医师能力建设，培养具备多脏器切除能力的术者。

康迅网：传统的CT/MRI/PET-CT在评估肿瘤浸润、隐匿性病灶等方面有哪些问题？腹腔镜探查、Fagotti评分体系在临床的应用情况和适用边界如何？

吴小华教授：10年前，我们团队采用“影像检查+腹腔镜探查”的双阶梯术前评估模式，即在CT、磁共振基础上辅以腹腔镜探查。但目前该模式已基本不再常规使用，仅极少数特殊病例酌情应用，核心原因在于腹腔镜探查属于有创操作，会给患者带来额外创伤，而影像检查均为无创检测，安全性更优。同时，额外腹腔镜探查也会增加患者经济负担，不符合精准、微创、惠民的诊疗原则。

现阶段，我们已全面升级为增强磁共振联合AI三维成像的无创评估体系，可有效替代传统有创探查。未来核心研究方向是通过高质量临床试验验证，完善术前评估体系的循证依据，证实精准术前分型治疗相较于传统经验性诊疗的临床优势，进一步规范晚期卵巢癌术前诊疗流程。

康迅网：请您谈谈在新型分子影像技术、AI深度学习辅助的卵巢癌病灶识别与可切除性预测方面有哪些最新进展？这些新技术如何与腹腔镜探查、CA125动态等多源数据整合，形成一体化的术前评估？

吴小华教授：卵巢癌转移模式以盆腹腔胃肠道表面播散转移为主，这也是评估核心难点。传统CT、磁共振对于胃肠道表面、肠系膜及腹膜微小播散病灶的识别仍存在局限，而传统FDG PET/CT还容易受到胃肠道生理性摄取的干扰。FAPI分子影像则靶向肿瘤微环境中高表达FAP的癌相关成纤维细胞，正常胃肠道背景摄取较低，因此能够显著提高腹盆腔肿瘤病灶与周围组织的对比度，更精准地识别胃肠道表面以及腹膜的微小、隐匿转移病灶。

其次，该技术可有效破解PARP抑制剂治疗后的评估难题。随着PARP抑制剂维持治疗的广泛应用，越来越多复发患者具有既往PARPi治疗史。我们近期研究发现，PARPi维持治疗后出现的部分FAPI阳性、FDG阴性复发病灶呈现低糖酵解和癌相关成纤维细胞活化特征，在传统FDG PET/CT上不易显现，而FAPI PET/CT能够显著提高这类病灶的检出能力。我们的前瞻性研究显示，FAPI PET/CT总体诊断准确率达到96.3%，高于FDG PET/CT的86.9%。在术后随访中，针对CA125渐进性升高、尤其处于35~70 U/ml且传统影像无法检出病灶的患者，FAPI分子影像可实现早期复发灶的提前识别。

AI三维重建技术是另一核心突破。卵巢癌病灶可累及腹腔内血管、胃肠道、泌尿道、肝脏、脾脏等多脏器，传统影像主要依赖二维断层图像进行阅片，难以直观呈现复杂的病灶空间分布及其与周围脏器、血管的解剖关系。AI三维重建可对腹腔整体结构与肿瘤病灶进行立体勾画，让术者清晰掌握病灶精准位置。但精准病灶定位只是基础，最终能否实现R0切除，核心依赖术者的多脏器切除技术。因此，卵巢癌精准诊疗需要“双向奔赴”：依托前沿技术精准找灶，依靠专科医师技术彻底切灶。

康迅网：您认为理想的“晚期卵巢癌术前评估体系”应该是怎样的？妇科肿瘤科应如何主导MDT团队无缝衔接和协作？

吴小华教授：复旦大学附属肿瘤医院妇科肿瘤中心自1959年成立以来，始终践行手术、放疗、化疗、生物治疗一体化诊疗模式，依托多学科协作优势持续优化诊疗方案。目前我们整合AI三维成像、新型分子影像等前沿技术，构建了全新的卵巢癌术前评估与MDT诊疗体系。核心目标是打造可复制、可推广的标准化评估体系，惠及全国患者。具体模式为：患者完成增强CT、增强磁共振常规检查后，通过我们研发的AI智能评估软件进行图像扫描、三维重建，系统可精准判定肿瘤位置、侵袭范围，同时预判手术可切除性，最终实现精准分流，明确患者适合直接手术，还是需先行新辅助化疗再手术。

康迅网：随着AI与影像技术的快速发展，您对未来5年“卵巢癌可视化评估体系”的下一阶段有什么样的愿景？

吴小华教授：这正是推动产业化发展、促进医工交叉融合、助力AI技术落地临床应用的方向。期望未来能开发出一款成熟软件，推广到全国各级医疗机构，让各地患者都能享受到现代技术结合复旦大学附属肿瘤医院临床经验带来的诊疗获益。即便我们的多学科团队无法直接覆盖全国，也能通过这款软件实现标准化的术前评估与患者分流功能。

专家介绍

吴小华 教授

复旦大学附属肿瘤医院

复旦大学附属肿瘤医院 妇瘤科主任、妇科肿瘤多学科综合治疗团队 首席专家

复旦大学附属肿瘤医院 主任医师、教授、博士生导师

中国抗癌协会整合妇科肿瘤委员会 执行主任

中国抗癌协会卵巢癌专委会 主任委员中国抗癌协会（CACA）常务理事中国临床肿瘤学会 (CSCO) 理事上海市抗癌协会 常务理事中国抗癌协会妇科肿瘤专委会 前任主委上海市抗癌协会妇科肿瘤专委会 前任主委IGCS 国际委员会委员、亚太理事候选人SGO 教育委员会委员、执行委员西北大学Feinberg医学院妇产科系 客座教授NCCN 国际审阅专家；《中华妇产科学》《中华临床解剖学》等杂志编委

采访专家丨复旦大学附属肿瘤医院 吴小华教授