于金明院士：肿瘤治疗应坚持“少即是多”

于金明

近年来，肿瘤治疗理念正在发生变化。过去，治疗往往不断做加法，一个方案效果不好，就增加另一种治疗，再进一步联合更多治疗。2015年，美国临床肿瘤学会提出“Less is more”，即“少即是多”。这意味着肿瘤治疗正在从“最大耐受”逐步走向“最小有效”，不仅要考虑如何增加治疗，还要思考如何减少不必要的治疗。

肿瘤治疗没有永恒不变的模式

肿瘤治疗不能简单地以肿瘤大小判断其危险程度。一个一两厘米的肺部或乳腺结节，如果肿瘤体积比较小、淋巴结未出现转移，但基因分型表现为高风险，这就需要高度重视；如果是肿瘤体积比较大的临床高风险、而基因低风险的患者，就要避免过度治疗。因此，治疗不能只盯着肿瘤临床表现，还要关注患者的整体情况。

随着医学科技的进步，一些曾经被认为是标准的治疗方式也会发生变化。以乳腺癌扩大根治术为例，过去强调原发灶和区域淋巴结的切除范围越大越好，如今则更加重视肿瘤的生物学特征，并据此进行分层和个体化治疗。

因此，肿瘤治疗没有永恒不变的模式，也没有适用于所有患者的“一刀切”方案。指南是重要依据，但指南也会随着新的研究证据不断更新，不能把指南当作一成不变的标准。真正合理的治疗，是根据患者具体情况寻找个体化的最优解。

好的肿瘤治疗不仅要提高疗效，还要尽可能减少损伤，努力做到减毒不减效，甚至减毒更优效。这也是“少即是多”在肿瘤治疗中的重要体现。

从肿瘤防治的整体情况看，提高疗效还需要进一步推动诊疗规范、精准和创新。

破解肿瘤异质性难题

王老师留给我们最宝贵的财富，是刻在骨子里的“顶真”。

肿瘤具有高度异质性。肿瘤的发生发展并不是简单的线性的上下游过程，而是一个复杂的立体分子网络。不同患者即使患有同一种肿瘤，其基因改变和生物学行为也可能存在明显差异。

肿瘤治疗效果不理想，一个重要原因就是肿瘤异质性。找到一个或两个通路，并不意味着就能消除整个肿瘤。阻断一条通路后，肿瘤可能通过其他通路继续生长、转移并产生耐药。因此，精准医学的根本追求，是在正确的时间，为正确的患者选择正确的治疗。

这意味着，精准治疗首先要实现精准诊断和精准分型。过去治疗存在一定的试错性质，一种方案无效后再更换另一种方案。精准治疗则希望通过更加充分的分子检测和综合评估，尽可能减少治疗决策中的盲目性。

对于早期肿瘤患者，首先应将治愈设为目标。在能够获得较高治愈率的情况下，还需要进一步关注患者的生活质量、器官功能和美观。随着治疗技术不断发展，一些过去需要“大刀阔斧”完成的治疗，正在逐渐走向微创和精准化。

对于晚期肿瘤患者，则要从一次性治疗转向长期管理。随着一线、二线、三线治疗手段不断增加，不同治疗可以根据疾病进展和患者情况进行衔接，使患者获得更长的生存时间和更好的生活质量。对于晚期肿瘤患者，治疗不一定意味着简单地“赶尽杀绝”，而需要在控制疾病与保证生活质量之间寻找平衡。

目前，一些新的治疗理念也正在探索。例如，对于部分治疗效果良好、疾病稳定、相关分子指标保持稳定的患者，是否可以暂时停止治疗，进入药物假期，通过分子监测观察疾病变化，并在出现疾病变化时重新启动治疗，是值得进一步研究的问题。这类探索的核心，仍然是在不降低疗效的前提下，减少不必要的治疗。

构建精准肿瘤学新体系

肿瘤治疗是一个复杂的系统工程，需要多学科、多专业、多领域协同。

多学科诊疗（MDT）是实现规范诊疗和精准治疗的重要方式。MDT能够汇聚不同专业的临床经验，根据患者具体情况共同制定治疗方案，在疗效最大化、损伤最小化的同时兼顾治疗成本。

MDT需要解决两个维度的问题。一个是空间维度，即手术、放疗、化疗、免疫治疗、内分泌治疗等不同治疗手段如何组合；另一个是时间维度，即在疾病发展的不同阶段如何安排一线、二线、三线治疗，实现多线、多代治疗的精准迭代。

与此同时，肿瘤专业化程度也需要不断提高。专业细化与多学科协同并不矛盾，专业越细，越需要通过MDT实现不同专业之间的协作。规范诊疗应当成为临床实践的基础，不能过度依赖个人经验，也不能脱离证据和规范。

从循证医学到转化医学，再到精准医学和智慧医学，肿瘤医学正在不断拓展治疗边界。精准医学进一步走向精准健康，意味着肿瘤防治需要从单纯治疗疾病逐步转向以健康为中心。

肿瘤的精准诊断也正在从解剖结构和影像学层面，逐步深入功能和生理、细胞代谢以及基因和分子层面。精准治疗的前提，是理解肿瘤发生发展的分子机制以及不同分子之间的相互作用，同时关注肿瘤微环境。精准诊断水平提高后，一方面可以提高治疗质量和疗效；另一方面，对于部分患者，也可以通过更加准确的风险判断减少治疗强度，在不降低疗效的情况下改善生活质量。

因此，肿瘤精准防治需要进一步前移，从精准预防、精准筛查、精准预警，到精准诊断、精准分类、精准预测、精准治疗和精准预后，形成贯穿疾病全过程的精准防治体系。

人工智能和大数据等新技术，也将成为精准肿瘤学发展的重要工具。人工智能可以帮助发现潜在靶点、处理复杂数据、承担大量重复性工作，但技术发展越快，越需要重视数据质量和临床质量控制。数据越多并不意味着结果一定越可靠，只有经过严格质控，技术才能真正服务于临床。

作者系中国工程院院