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查出高危型 HPV 阳性,不等于马上要做阴道镜。阴道镜是医生用一台放大设备看宫颈表面、必要时夹一小块组织送去化验的检查。按现行的管理共识,HPV 阳性之后先做一次分流检查,也就是在阳性的人里再筛一道,挑出风险高的少数;分流结果阳性的人去做阴道镜,分流结果阴性的人一年后再查一次 HPV。
只有两种情况可以跳过分流直接做阴道镜:查出的病毒是 HPV16 或 HPV18 这两个最危险的型别;或者同时做的宫颈刮片里,细胞的异常程度已经比较重。
分流常用的一种检查叫 p16/Ki-67 双染,做法是把宫颈上刮下来的细胞涂成玻片,再用两种颜色分别把 p16 和 Ki-67 这两种蛋白标出来。它在国外做了十几年,卡住它上量的一直是同一个麻烦:玻片得由病理医生一张一张在显微镜下看,不同的人看法不一样,量一大就排不开。
2026 年 9 月底,《NEJM AI》在线发表了一项多中心验证研究,把判片这一步交给了一套事先锁死参数的人工智能。在近 5000 人的独立队列里,真正长了癌前病变的人中有 88.3% 被它挑了出来。癌前病变指的是宫颈细胞已经变得不正常、再拖下去有可能变成癌,医学上按轻重分成 CIN1、CIN2、CIN3 三级,级数越高越接近癌。
为什么不能一查出 HPV 阳性就做阴道镜
因为阳性的人多,里面真正有问题的少。
高危型 HPV 在性活跃人群里很常见,多数感染会在一两年内被免疫系统压下去,上皮细胞照旧长回正常的样子。走到癌前病变这一步的是少数。多数人拿到阳性结果第一反应是害怕,这也能理解吧。可如果把所有 HPV 阳性的人都送进阴道镜室,大部分人要为一次本来会自己消退的感染,去做一次窥器检查、一次活检钳取组织,之后还要等病理、担心好几周。
2019 年《JAMA Oncology》发表的队列研究里,1549 名 30 岁以上、HPV 阳性的女性随访了中位 3.7 年,双染阴性的人 5 年里出现 CIN2 及以上病变的累积风险是 8.5%,95% 置信区间 6.5% 到 11.1%。绝大多数人在五年内都不会走到需要处理的程度。
所以 HPV 阳性之后要回答的问题,是从这群人里挑出风险高的少数。这一步在国际上叫分流。挑得准,阴道镜就做在该做的人身上;挑不准,要么漏掉病变,要么把一大批人推去做没必要的检查,顾此失彼。
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p16 和 Ki-67 为什么要同时判断
双染查的是病毒有没有接管细胞的分裂开关,而细胞长得像不像坏细胞是另一回事。
高危型 HPV 麻烦起来的时候,病毒基因会整合进细胞的染色体,也就是嵌进细胞自己的遗传物质里,跟着细胞一起复制、再也甩不掉,然后持续生产一个叫 E7 的蛋白。E7 会结合并破坏细胞里的 Rb 蛋白。Rb 本来是踩刹车的,它按住一个叫 E2F 的开关,细胞就停在分裂之前;Rb 被破坏,E2F 被放出来,细胞被一路推进分裂。
p16 是这套刹车系统里的另一个零件,它的工作是抑制 CDK4 和 CDK6,间接帮 Rb 踩住刹车。Rb 一旦失效,p16 再怎么累积也按不住任何东西,于是它在细胞里越堆越多。Ki-67 则只出现在正在分裂的细胞核里。
正常情况下,p16 升高意味着这个细胞已经停下来了,它不会同时是 Ki-67 阳性。两种染色同时出现在同一个细胞里,说明刹车坏了、油门还踩着,提示的是转化性感染。传统的巴氏细胞学看的是细胞形态,判断的是像不像;双染看的是分子状态,判断的是病毒有没有真的改写这个细胞的周期控制。这就是双染能把人群分得更开的道理。
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双染把高风险和低风险拉得更开
回到 2019 年的队列研究。双染阳性的人,5 年内 CIN2 及以上的累积风险是 31.0%,95% 置信区间 27.2% 到 35.3%;细胞学异常的人是 25.0%,置信区间 21.7% 到 28.7%,P=0.03。另一头,双染阴性的人 5 年风险 8.5%,细胞学正常的人 12.3%,置信区间 9.8% 到 15.4%,P=0.04。
分流检查的价值在于能不能把人群拉成两头:该去阴道镜的一部分人,风险要高到值得挨一次活检;可以回家等的一部分人,风险要低到等一年也安全。双染在两头都比细胞学做得更开一点。
研究还给了一个有临床意义的结论:双染阴性的人,CIN2 和 CIN3 及以上的风险在 5 年里始终低于转阴道镜的阈值,一直到第 3 年才越过「一年内复查」的阈值。这是把随访间隔从 1 年延到 3 年的依据。少做的两次检查,对一个三十多岁、以后还要查二十年的女性来说,是实打实的省事。
2024 年美国的 Enduring Consensus 指南委员会据此写进了推荐:HPV 阳性后双染阳性转阴道镜,双染阴性一年后做 HPV 为基础的复查;HPV16 或 HPV18 阳性、联合筛查出现高级别细胞学的,直接转阴道镜。指南同时指出,与细胞学分流相比,双染总体上需要更少的阴道镜,而且能更早发现 CIN3 及以上病变。
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真正卡住双染的是判片的人手
既然双染这么有用,为什么没有在各国铺开呢?
卡点在判读。双染片得由受过训练的病理医生逐张看,判断依据是同一个细胞里棕色和红色是否同时出现,这种判断在不同阅片者之间会有出入,培训和质控的成本都不低。一个国家级筛查项目一年几百万张片子,人手这一关就过不去。
这正是 2026 年 9 月底《NEJM AI》这项研究要解决的问题。德国哥廷根大学医学院和海德堡的团队联合美国国立癌症研究所、北加州凯撒医疗集团,开发了一套叫 Cytoreader-Fusion 的集成式人工智能系统,对整张双染玻片给出一个校准过的阳性概率。
先锁死参数,再拿去验证
模型用 1919 例训练,在 9006 例上评估,横跨 4 个独立队列,其中一个是锁定之后才启用、完全独立的外部验证队列,4996 人。
关键在「锁定」两个字。所有预处理步骤、结果汇总规则和判定参数,都在验证开始之前就定好并且不可逆地固定下来,评价过程由第三方盲法监督。终点取的是独立确认的组织学 CIN3 及以上(部分队列含肛门的 AIN3 及以上),没有拿模型判读与病理医生是否一致来顶替。
这两条设计解决的是同一个老毛病。模型如果先看到验证集的结果再回头调阈值,报出来的数字就不是它在新人群里的真实表现;如果终点只取「和病理医生判得一样」,那它最多学会模仿医生,包括模仿医生判错的地方。拿组织学做终点,等于直接问一句:这张片子背后的人,身体里到底有没有病变。
还有一处设计影响推广。ThinPrep 和 SurePath 是两种不同的制片方式,片子的样子有差别,而这套系统用的是同一个分类器,没有针对平台分别重训。换一种制片方式还能用,这是能不能推广的前提。
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88.3% 和 54.4% 各自意味着什么
在锁定后的 4996 人外部队列里,系统检出 CIN3 及以上的灵敏度是 88.3%,90% 不确定区间 85.3% 到 91.3%;特异度 54.4%,区间 52.9% 到 55.9%。全程没有重训、没有调阈值、没有改配置。
灵敏度 88.3%,换成人头说就是:100 个真正有 CIN3 及以上病变的人里,有 88 个会被判成阳性、送去做阴道镜,另外 12 个这一轮不会被转诊。这 12 个人不等于被放弃,按指南他们一年后还要再查一次 HPV,而从持续感染到形成 CIN3 通常要很多年。但这一轮确实会晚一步发现,这个代价要说在前面。
特异度 54.4% 看着不好看:没有 CIN3 及以上病变的人里,将近一半也被判成了阳性。这个数的参照是现在在用的办法。摘要里写明,在盲法的筛查队列和转诊队列中,这套系统的灵敏度和特异度都高于 ASC-US 及以上判读标准的巴氏细胞学,与人工双染判读相当或更好。
论文摘要没有给出人工双染的具体数值,也没有报告这套系统实际运行一年之后阴道镜数量和检出率的变化。它证明的是机器判片的判别能力经得起锁定后的独立检验,还没有证明某个筛查项目用上它之后少做了多少次阴道镜、多查出几例癌前病变。从前一步走到后一步,还隔着一项前瞻性的实施研究。
拿到一张 HPV 阳性的化验单,该怎么办
先别自己给自己定性。HPV 阳性是一个很常见的结果,它说明体内查到了病毒,不说明已经有病变,更不说明得了癌症。要紧到什么程度,不能一概而论,取决于是哪一型、分流结果如何。
接下来问医生三个问题:这次阳性的是哪一型;下一步做哪种分流检查;什么时候复查。如果是 16 型或 18 型阳性,按现行共识多半会直接安排阴道镜。如果是其他高危型,当地能做 p16/Ki-67 双染,就按双染结果走;只能做细胞学分流,那就按细胞学结果走,必要时结合 HPV 分型一起判断。
分流阴性最需要注意的是别就此放下。双染阴性五年内的风险是 8.5%,低,但不是零,这个数字之所以能撑起「一年或更久以后再查」,前提正是那次复查真的会去做。筛查的意义本来就在防微杜渐,查到一半不查了,前面做的都打了折扣。
最后说回这项研究。它把一个有循证依据、却因为人力卡住的分流办法,往能上量的方向推了一步,用的是先锁死、再验证的做法。至于它能不能真的减少阴道镜、能不能在中国的人群和制片条件下重现这个数字,还要等后面的研究来回答。
参考来源
Lahrmann B, et al. NEJM AI 2026 (Cytoreader-Fusion external validation)
Clarke MA, et al. JAMA Oncol 2019;5:181-186
Clarke MA, et al. J Low Genit Tract Dis 2024;28:124-130 (Enduring Consensus Guidelines)
WHO guideline for screening and treatment of cervical pre-cancer lesions for cervical cancer prevention, 2nd ed, 2021
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