深度解析：超过90%胃癌患者术后5年会复发，其原因、治疗方法及预防策略该如何？

胃癌复发或单一

转移因素的治疗措施

对于复发或仅有单一转移的胃癌患者，治疗方案需根据转移的具体位置进行个性化定制。随着药物治疗有效性的提升，这类患者有了接受局部治疗甚至完全治愈的可能性。

尽管目前缺乏大规模的前瞻性随机对照临床试验数据，现有的证据大多来源于回顾性研究或小规模研究。在治疗过程中，多学科团队发挥着至关重要的作用。治疗手段包括手术、放射治疗、化疗、射频消融（RFA）以及生物制剂等。

对于术后复发的胃癌患者，治疗主要侧重于个体化的局部治疗方案，同时，同步放疗与化疗的结合已被证明能显著延长患者的生存时间；对于初次诊断时仅有单一转移的胃癌患者，腹主动脉旁淋巴结转移的患者通过手术联合化疗可以取得较好的效果，肝转移患者若进行手术切除，其预后通常优于未接受手术的患者。卵巢转移的患者治疗策略包括系统性化疗和选择性卵巢切除术。对于腹膜转移的患者，主要采用系统性化疗，同时区域性化疗方法如腹腔灌注化疗（IP）和腹腔热灌注化疗（HIPEC）也在临床实践中得到应用。

此外，新辅助治疗在局部进展期胃癌的综合治疗中扮演着关键角色，主要适用于cT3/N+或更高级别的胃癌患者，目的是提升R0切除率并减少复发的可能性。

目前，胃癌新辅助化疗的常用方案包括ECF（表柔比星+顺铂+氟尿嘧啶）、FLOT（多西他赛+奥沙利铂+氟尿嘧啶）、SOX（替吉奥联合奥沙利铂）、SP（替吉奥联合顺铂）和DOSS（多西他赛+奥沙利铂+替吉奥）等。对于那些在新辅助治疗后达到临床或病理完全缓解的患者，尽管存在复发风险，建议术后继续使用术前有效的化疗方案作为辅助治疗，但剂量应适当调整；特别是对于临床完全缓解的胃癌患者，建议进行根治性手术；对于新辅助治疗后肿瘤缩小或降期的胃癌患者，应根据初始情况实施切除；对于食管胃结合部肿瘤，推荐进行常规的D2淋巴结清扫，并努力实现R0切除。

与传统化疗相比，靶向治疗因其更高的选择性和针对性，能够提升治疗效果和改善患者的生活质量。目前，胃癌靶向治疗药物主要包括曲妥珠单抗和阿帕替尼等。曲妥珠单抗适用于HER2过表达的胃癌患者，与化疗药物联合使用，可以显著提高患者的长期生存率。阿帕替尼与化疗联合使用，能够提高胃癌降期率，延长生存时间。

2024年，针对CLDN18.2的胃癌靶向治疗也取得了进展。在SPOTLIGH研究和GLOW研究中显示：CLDN18.2的人源化单克隆抗体佐妥昔单抗（Zolbetuximab）与化疗药物联合使用，显示出良好的临床疗效。佐妥昔单抗联合化疗有望成为CLDN18.2阳性、HER2阴性胃癌患者新的靶向治疗方案。

▲CLDN18.2的结构    图源：搜狐

随着医学界对肿瘤复发转移理论的深入研究和新检测技术的不断涌现，精确预防和干预胃癌复发转移有望成为未来取得突破性进展的重要领域之一。目前，临床上主要使用的胃癌免疫治疗药物是免疫检查点抑制剂。

肿瘤免疫疗法，尤其是针对程序性细胞死亡1（PD-1）和程序性死亡配体1（PD-L1）的治疗在临床试验中实现了重大进展，并为多种癌症患者带来了益处。但胃癌患者对这类免疫疗法的反应表现出显著差异。因此，探究胃癌中PD-1/PD-L1表达的调控机制，并开发新的联合疗法以提升免疫检查点抑制剂的效果，显得尤为关键。

在相关研究中，研究者发现IKAROS家族锌指蛋白4（IKZF4）和非POU结构域八聚体结合蛋白（NONO）共同作用，增强了胃癌中RAB11家族相互作用蛋白3（RAB11FIP3）的表达。IKZF4/NONO-RAB11FIP3通路促进了PD-L1的内体回收，特别是在胃癌细胞膜上。RAB11FIP3过度表达能缓解IKZF4或NONO缺失导致的PD-L1蛋白表达降低。沉默RAB11FIP3或IKZF4能够促进T细胞的增殖，并加强体外T细胞对胃癌细胞的细胞毒性，通过增加CD8+T细胞在肿瘤微环境中的浸润来抑制小鼠肿瘤免疫逃逸，进而抑制胃癌的发展。通过这些研究发现不仅阐明了胃癌进展和肿瘤免疫逃逸的分子机制，而且为胃癌患者提供了新的潜在治疗靶点。

为了降低胃癌术后复发风险

以下预防策略至关重要

现在，肿瘤治疗已经迈入了精准医学的新纪元。随着对肿瘤复发和转移机制的深入理解以及新检测技术的开发，早期胃癌的复发和转移预防、精确检测以及早期治疗成为了胃癌临床和转化医学研究的关键领域。以循环肿瘤细胞（CTC）和循环肿瘤DNA（ctDNA）检测为核心的液体活检技术，对于监测早期胃癌的远处转移和复发具有显著的潜力。同时，基于肿瘤免疫系统的基础和临床研究，专注于如何改善胃癌患者的系统免疫状态，可能会成为未来预防和治疗早期胃癌复发和转移取得重大进展的关键方向。

此外，胃癌根治性手术后的主要复发形式为腹膜复发，且其预后通常较差。对于哪些患者可能从强化治疗中获益，准确的个体化腹膜复发预测显得至关重要。

图源：参考文献【8】

2022年，在《柳叶刀-数字医疗》杂志发布了一项研究，该研究利用人工智能的多任务训练模型来预测胃癌患者术后腹膜复发和无病生存期。研究人员开发了一种多任务深度学习模型，该模型能够通过术前CT图像精确地预测腹膜复发和无病生存期，并在多个中心的内外部数据集中验证了其卓越的性能。借助人工智能模型，临床医生在预测腹膜复发方面的准确性得到了显著提升。另外，该人工智能模型还能识别出II、III期胃癌患者中哪些人最有可能从辅助化疗中受益。这项模型的开发可能会对胃癌的个性化治疗提供指导，并帮助选择最有可能从新疗法，如腹腔热灌注化疗中获益的患者。

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注：图源：摄图网