胃癌是全球范围内发病率和死亡率均居前列的消化道恶性肿瘤之一，也是我国最重要的肿瘤疾病负担之一。尽管近年来内镜诊断、微创外科、系统治疗及免疫治疗等领域取得显著进展，胃癌患者的总体生存水平有所改善，但早期诊断率偏低、分期准确性不足、治疗决策复杂且个体疗效差异显著等问题仍然突出。
当前，胃癌诊疗的主要矛盾已由“治疗手段不足”转向“精准决策能力不足”。肿瘤生物学异质性尚未被充分解析，缺乏稳定可靠的分层工具指导治疗方案选择和疗程优化，疗效评估与复发监测亦存在明显滞后。随着精准医学与人工智能(artificial intelligence, AI)技术的快速发展，推动胃癌诊疗向精准化、智能化融合转型，已成为突破现有瓶颈的关键路径。在此背景下，系统梳理胃癌诊疗领域的阶段性进展，深入剖析当前存在的关键瓶颈，并围绕精准化与智能化的发展方向进行探讨，对于推动我国胃癌防治体系的持续优化具有重要现实意义。
1 近十年胃癌诊治主要进展
1.1 胃癌诊断技术的进展：迈向精准化与智能化
胃癌的定性诊断主要基于内镜检查及病理诊断，而腹盆增强CT是主要分期手段。近年来，随着人工智能图像识别、影像组学、靶向及免疫治疗手段的发展，胃癌的诊断也逐渐迈向精准化、智能化。
1.1.1 内镜诊断技术的精细化与智能辅助应用
1.1.1.1 内镜诊断
在内镜诊断方面，放大内镜+窄带成像和其他图像增强技术(蓝光、像素增强等)在早期黏膜病变的微血管/微结构评估上，能显著提高对早期胃癌的识别与边界判定，从而为明确内镜黏膜下剥离术(endoscopic submucosal dissection，ESD)的切除范围及评估适应证提供重要依据[1]。
1.1.1.2 AI辅助诊断
1.1.2 影像组学与人工智能驱动的分期与评估进展
影像组学是近年来胃癌精准诊疗领域发展最快的方向之一，其通过从CT、磁共振成像(magnetic resonance imaging, MRI) 和正电子发射计算机断层扫描(positron emission tomography, PET) 等医学影像中自动提取大量高维定量特征，刻画传统影像难以识别的微观结构和纹理异质性。随着机器学习算法、深度学习等技术的发展，Transformer、集成学习等新型AI模型将进一步助力影像组学的精准化与智能化，为胃癌的早期诊断[6]、淋巴结转移预测[7-8]、腹膜转移[9]、化疗疗效预测[10-11]、免疫及靶向药物预测[12-13]提供新的工具。2025年发布的GRAPE(GC Risk Assessment Procedure with AI)研究为大规模胃癌筛查提供了可行且高效的新方法，为未来胃癌早期诊断体系构建带来新的可能[6]，该研究研发了基于平扫CT和深度学习的胃癌风险评估流程，在内部及外部验证集均能达到较高准确性，并将放射科医师的敏感性提高了约21.8%，特异性提高了约14.0%。2020年国际多中心研究结果表明，深度学习放射组学列线图对于局部进展期胃癌淋巴结转移数目具有较好的预测价值，可为个体化治疗提供基线信息[8]。此外，利用AI构建基于胃癌原发病灶及其邻近腹膜的影像组学预测模型，可大幅提高胃癌腹膜转移的诊断敏感度[9]。影像组学正通过人工智能技术，将医学影像转化为贯穿胃癌诊疗全流程的精准决策工具，成为推动胃癌智能化的关键。
1.1.3 分子分型与病理诊断的精准化演进
传统的胃癌分型，如Lauren分型、WHO分型等，主要基于组织学和形态学特征，在如今以免疫治疗和靶向治疗为核心的精准医疗时代，其临床指导价值已显不足。随着高通量组学技术的快速发展，基于多组学数据的胃癌分子分型体系陆续被建立，旨在系统刻画胃癌的分子特征，揭示不同患者之间的内在生物学差异，从而为精准治疗提供理论依据。其中，癌症基因组图谱计划(the Cancer Genome Atlas Program, TCGA)分型是目前临床上应用较为广泛的一种分子分型，该分型由TCGA团队提出，基于259例胃癌患者的体细胞突变谱、拷贝数变异、DNA甲基化模式、mRNA与miRNA表达谱、蛋白质组学特征，以及微卫星不稳定状态和EB病毒感染情况等多组学数据，将胃癌划分为EB病毒阳性型、微卫星不稳定型、基因组稳定型和染色体不稳定型4种主要亚型[14]。此外，Singapore-Duke分型[15]与ACRG分型[16]则进一步结合基因表达、上皮间质转化特征及TP53活性，对亚型进行了更细致的划分。近年来，随着多组学技术的持续进步，基于长链非编码RNA[17]、单细胞转录组学[18]、表观遗传学[19]的分型体系也相继涌现。另外，随着对胃癌免疫微环境认识的加深，基于免疫特征的分型研究也逐步深入，例如Sato等[20]提出的4种免疫学亚型，以及Ma等[21]基于空间转录组学构建的空间表达亚型，为解析肿瘤免疫异质性提供了新视角。这些分型体系有望在未来实现更精细的胃癌分类，从而为个体化治疗开辟新路径，进一步推动胃癌治疗精准化的发展。
1.1.4 液体活检的应用前景
近年来，液体活检正成为突破胃癌“早诊难、分型难、疗效评估滞后”瓶颈的重要方向。
研究显示，循环肿瘤DNA(circulating tumor DNA, ctDNA)在胃癌微小残留病灶监测和复发预测中具有显著优势，多项研究表明，术后ctDNA阳性可提前3~8个月预测复发风险，且与总体生存显著相关，提示ctDNA有望成为指导术后辅助治疗和随访策略的重要工具[22]。在肿瘤异质性评估方面，有学者发现，部分组织学HER2阴性的胃癌患者血液中仍可检测到HER2阳性的循环肿瘤细胞，且此类患者在接受抗HER2靶向治疗后可获得临床效果，提示液体活检能够弥补单次组织活检在空间异质性评估中的局限[23]。此外，外泌体及其携带的miRNA、lncRNA在胃癌早期筛查、免疫微环境调控及耐药机制研究中显示出重要潜力，其分子特征与肿瘤进展及治疗反应密切相关[24]。随着高通量测序及人工智能算法的融合应用，液体活检正由辅助检测手段演进为支撑胃癌精准分型、动态疗效评估与智能化决策的重要技术基础。
1.2 胃癌治疗策略的演进：从规范化到精准化
1.2.1 早期胃癌的治疗进展
在早期胃癌的治疗领域，近年来的进展主要集中于内镜适应证的扩展与保留功能的术式探索。随着内镜技术尤其是内镜黏膜下剥离术(endoscopic submucosal dissection，ESD)的成熟，其治疗适应证逐步放宽。初始仅适用于直径≤2 cm、无溃疡的黏膜内癌，随后逐步扩展至直径＞2 cm的非溃疡性分化型癌、直径≤3 cm的伴溃疡分化型黏膜内癌，以及直径＜2 cm的无溃疡未分化型黏膜内癌，并分别被纳入日本《胃癌治疗指南》第3、4版的扩大适应证中[25-26]。2018年，基于JCOG0607多中心前瞻性研究结果，第5版指南进一步将直径＞2 cm的非溃疡分化型及直径≤3 cm的伴溃疡分化型黏膜内癌列为ESD的绝对适应证[27-28]。随后的第6版指南则依据JCOG1009/1010研究，将直径＜2 cm的无溃疡未分化型黏膜内癌也纳入绝对适应证范围[29-30]。
早期胃癌患者预后良好，因此在确保肿瘤根治性的前提下，手术的微创化与功能保留已成为临床研究与临床实践的重要发展方向。多项高质量临床研究(如JCOG0912、KLASS01、KLASS03和JCOG1401)已证实，针对早期胃癌，腹腔镜远端胃切除术及全胃切除术安全可行、疗效确切，可作为常规治疗选择[31]。在功能保留术式方面，近端胃切除术与保留幽门的胃切除术的应用逐渐扩大。近年来，前哨淋巴结导航手术亦逐步应用于早期胃癌治疗，即在前哨淋巴结活检确认无转移后，实施胃局部切除术，以最大程度保留胃功能。Senorita Ⅲ期多中心临床试验比较了腹腔镜标准胃切除术与腹腔镜前哨淋巴结导航手术在肿瘤学安全性及术后生活质量方面的差异，结果显示，尽管导航手术未能达到3年无病生存期的主要终点，但通过后续补救性手术，患者仍可获得与标准手术相当的3年总生存期[32]。进一步分析表明，保留胃功能的手术可显著改善患者长期生活质量和营养状态，且5年总生存期与疾病特异性生存期均无统计学差异[33-34]。这些证据提示，腹腔镜前哨淋巴结导航手术为部分经过选择的早期胃癌患者提供了可行且具有功能保留优势的治疗选项。此外，机器人手术、近端胃切除术中抗反流术式的应用，以及内镜-腹腔镜联合手术等新技术，目前也正在小规模临床研究中开展探索，初步结果展现出其作为微创、有效治疗方案的潜在价值。
1.2.2 局部进展期胃癌治疗进展
局部进展期胃癌的治疗已发展为以手术为核心、围术期综合治疗为关键的模式。
在手术治疗方面，微创化与功能保留是两大发展方向。腹腔镜手术的规范化已获高级别证据支持：基于CLASS及JCOG系列研究，腹腔镜远端胃切除术在肿瘤学安全性与开腹手术相当的基础上，凭借其微创优势已成为临床常规选择，并逐步拓展至全胃切除等复杂术式[31]。针对食管胃结合部腺癌，基于Siewert分型的个体化手术策略已成共识：手术路径上，右胸路径适用于Siewert Ⅰ型；经腹膈肌食管裂孔路径适用于Siewert Ⅲ型及食管侵犯＜3 cm的Siewert Ⅱ型；而食管侵犯≥3 cm的Siewert Ⅱ型路径选择仍存争议[35]。切除范围方面，全胃切除术是Siewert Ⅱ型(肿瘤长径＞4 cm)与Ⅲ型的推荐术式，尤其适用于局部进展期肿瘤；经腹近端胃切除术可作为肿瘤长径≤4 cm的Siewert Ⅱ/Ⅲ型患者的探索性选择[35]。淋巴结清扫需特别注意涵盖下纵隔区域，并遵循精细化指南标准[36]。在功能保留术式中，近端胃切除术后为减少反流并发症，双通道吻合、双肌瓣成形术等抗反流重建技术已得到应用[37]，有助于改善患者术后生活质量，但其长期疗效与最佳适应证仍需进一步研究证实。
在围术期综合治疗领域，多种治疗策略的联合应用旨在全面提高根治率与生存结局。新辅助化疗的基石地位进一步巩固，FLOT4[38]、PRODIGY[39]及RESOLVE[40]等关键研究确立了以奥沙利铂、紫杉类或替吉奥为基础的方案，显著提高了病理缓解率与患者长期生存率，推动了治疗模式向“系统治疗前移”的深刻转变。围术期联合免疫治疗在局部进展期胃癌的综合治疗中占据日益重要的地位，多项关键研究不断为这一策略注入高级别循证证据。尽管首个Ⅲ期研究(KEYNOTE-585)[41]的总生存未达主要终点，但免疫联合化疗显著提升了病理完全缓解率，且亚组分析提示MSI-H/dMMR患者获益尤为显著；针对该人群，GERCOR NEONIPIGA研究证实双免疫疗法可获得近60%的病理完全缓解(pathological complete response, pCR)率，提供了“去化疗”的新选择[42]。国际Ⅲ期MATTERHORN研究进一步证实，在FLOT化疗基础上联合度伐利尤单抗可显著改善可切除胃/胃食管结合部腺癌患者的事件无进展生存期，并将pCR率从7%提升至19%，成为该领域首个获得阳性结果的全球Ⅲ期试验[43]。与此同时，中国多项Ⅱ期临床研究也显示，围术期免疫联合化疗能显著提高pCR率约10%~15%。靶向治疗的探索也日趋精准，针对HER2阳性患者，在化疗基础上联合曲妥珠单抗及免疫治疗显示出更高pCR率[44]，抗血管生成药物与免疫治疗、化疗的三联模式也展现出应用前景[45]。放疗角色正被重新评估：对于食管胃结合部癌，新辅助放化疗仍是标准之一；然而针对胃体部癌的TOPGEAR研究长期结果显示，术前放化疗虽提高pCR率，但未能转化为总生存获益，提示其增效作用需更精准的人群定位[46]。
因此，局部进展期胃癌治疗已进入多模态与个体化紧密结合的新时代，其未来发展核心在于依托分子分型、生物标志物及病理反应，实现从“群体化”治疗向“精准化”治疗的彻底转变。
1.2.3 晚期胃癌治疗进展
近年来，晚期胃癌的治疗模式已发生根本性转变，从既往依赖经验性化疗，全面进入以生物标志物为导向的精准分层治疗时代。治疗策略的核心在于依据HER2、PD-L1 CPS、MSI/MMR及CLDN18.2等分子特征，为患者“量体裁衣”，选择最优的一线联合方案，并在疾病进展后序贯应用新型抗体药物及细胞治疗，从而显著延长患者的总生存期，使部分患者有望实现长期带瘤生存。
一线治疗的选择严格遵循肿瘤的分子分型。对于HER2阳性晚期胃癌，KEYNOTE-811研究确立了帕博利珠单抗联合曲妥珠单抗及化疗作为新的全球标准方案，其客观缓解率与无进展生存期显著优于传统靶向化疗[47]。对于HER2阴性患者，PD-L1表达水平成为关键决策依据：PD-L1 CPS≥5的患者，纳武利尤单抗或信迪利单抗等PD-1抑制剂联合化疗已成为一线治疗的基石；CheckMate 649研究的中国亚组数据显示，该策略将5年生存率提升至24%，约为单纯化疗的3倍[48]。针对PD-L1 CPS＜5或全人群，我国自主研发的PD-1/CTLA-4双特异性抗体卡度尼利单抗联合化疗，在COMPASSION-15研究中显示出显著生存获益，有效弥补了免疫单药在低表达人群中的疗效局限[49]。此外，针对特定优势人群的策略日益成熟：对于仅占5% ~10%但疗效卓越的dMMR/MSI-H患者，PD-1抑制剂单药治疗已成为优先推荐的一线方案；对于在HER2阴性患者中阳性率高达约40%的CLDN18.2靶点，SPOTLIGHT与GLOW研究证实，靶向药物佐贝妥昔单抗联合化疗能带来显著生存获益，这为此类患者提供了新的重要治疗选择[50]。
一线治疗进展后，后线治疗策略依赖于既往用药史和持续的分子检测。抗体偶联药物引领了后线革新：对于HER2阳性患者，德曲妥珠单抗已成为国际二线治疗新标准[51]，我国原研的维迪西妥单抗同样显示出卓越疗效。在免疫治疗领域，一线未使用过免疫治疗的患者后线仍可能从PD-1抑制剂中获益。最具革命性的进展来自细胞治疗：由我国学者主导的全球首个针对CLDN18.2靶点的CAR-T细胞疗法(CT041)随机对照研究发表在Nature Medicine [52]，该研究显示，用于三线及以上治疗的晚期胃癌患者，CT041相较于标准化疗能显著延长无进展生存期，并将死亡风险降低至少30%，标志着CAR-T疗法在实体瘤治疗中取得了里程碑式突破。
综上所述，晚期胃癌的治疗已构建起分子分型指导精准联合治疗体系。未来的核心方向是深化精准医疗，通过探索克服耐药机制、优化联合治疗策略及发掘如FGFR2b、CEACAM5等新靶点，不断拓展治疗边界。
2 胃癌诊治难点
尽管近年来胃癌在内镜技术、外科手术、系统治疗及多学科协作方面取得显著进展，整体预后得到改善，但胃癌仍是我国重要的癌症疾病负担之一，其核心原因在于诊断精准度不足、治疗决策复杂性高，以及疗效评估与随访手段滞后。系统识别并突破上述瓶颈，是推动胃癌诊疗迈向精准化与智能化融合的关键。
2.1 诊断层面：早期识别与精准分期仍面临多重挑战
胃癌诊断的首要难点在于早期发现率仍然偏低。在我国，绝大多数患者确诊时已处于局部进展期或晚期，错失内镜根治或根治性手术的最佳时机。这一问题既与人群筛查依从性不足有关，也与早期胃癌症状隐匿、黏膜下浸润和弥漫型病变内镜识别困难密切相关。其次，肿瘤生物学异质性在诊断阶段难以充分刻画，传统内镜活检样本有限，难以全面反映肿瘤的空间异质性；影像学检查在T分期、尤其是早期胃癌淋巴结转移和微小腹膜转移识别方面准确性有限，导致临床分期与病理分期不一致，直接影响治疗策略选择。此外，分子分型和伴随诊断尚未真正前移至初诊阶段；HER2、PD-L1、MSI/dMMR等检测在部分中心尚未实现标准化、同质化开展，且难以动态反映肿瘤演化过程，限制了精准治疗的早期布局。
2.2 治疗层面：个体化决策复杂，亟待精准化
在治疗层面，当前胃癌诊疗面临的突出问题是治疗模式日趋复杂，而总体疗效增益相对有限。在早期胃癌功能保留手术方面，尽管理念不断发展，但明确的手术适应证尚未建立，前哨淋巴结导航手术在前哨淋巴结判定范围、切除边界、示踪剂选择及技术路径等关键环节仍缺乏统一标准，整体仍处于探索与验证阶段，尚未形成可广泛推广的规范化方案。
随着围手术期化疗、术后辅助治疗，以及靶向治疗和免疫治疗适应证的不断拓展，治疗策略呈现明显多元化趋势，但不同患者之间疗效差异显著，临床实践中仍缺乏稳定、可靠的精准分层工具，用以指导治疗强度、方案组合及疗程优化，尤其在局部进展期胃癌中，治疗策略仍存在较大争议。新辅助治疗虽可提高R0期患者手术切除率，但真正获益人群的界定、最优方案及疗程选择尚无统一共识；部分患者可能因新辅助治疗反应不佳或过度治疗而延误手术时机，甚至增加治疗相关并发症风险。此外，新辅助治疗后即便达到病理完全缓解，后续辅助治疗策略亦缺乏循证医学数据支持的统一规范。
与此同时，外科治疗技术本身仍面临多重挑战与争议。腹腔镜及机器人手术在复杂病例中的安全性与肿瘤学根治性、功能保留与彻底切除之间的平衡，以及淋巴结清扫范围的个体化选择等方面，均高度依赖术者经验和多学科团队协作，手术质量的可重复性与规范化推广仍是现实难题。
对于晚期及转移性胃癌，系统治疗已进入“联合治疗时代”，但在真实世界中耐药发生迅速，腹膜转移、弥漫型胃癌等特殊生物学亚型对现有治疗方案反应不佳，生存获益有限。这一现状提示，单纯依赖治疗手段的叠加难以从根本上突破晚期胃癌的治疗瓶颈，亟需基于肿瘤生物学特征的精准决策与创新治疗模式。
2.3 疗效评估与随访：动态监测能力不足，复发预测滞后
疗效评估是胃癌诊疗链条中最薄弱的环节之一。当前临床仍主要依赖影像学和病理学评估，但影像学难以区分治疗后瘢痕、炎症反应与真实肿瘤残留，尤其在新辅助治疗后，pCR的准确预测仍然困难，临床完全缓解的评估标准尚不完善。
在术后随访中，复发与转移的早期预警能力有限。传统肿瘤标志物敏感性和特异性均不足，影像学往往在复发负荷已较大时方能检出，错失干预窗口。腹膜复发、微小转移等隐匿性进展尤其难以及时发现。
此外，缺乏能够反映肿瘤动态演化的实时评估工具。肿瘤在治疗压力下发生分子和免疫微环境重塑，但现有随访体系难以捕捉这一过程，导致治疗调整滞后，影响长期生存。
3 未来发展方向
面对胃癌在诊断、治疗及疗效评估等多个层面暴露出的系统性瓶颈，未来发展的关键在于推动诊疗模式向精准化与智能化深度融合转型，实现由经验驱动向数据与机制驱动的根本转变。
3.1 胃癌诊疗的精准化
胃癌诊疗精准化的核心在于以肿瘤生物学特征为基础，结合患者个体差异，实施分层、动态和个体化管理，治疗前分期的准确性是精准治疗的前提。未来需突破单一影像学评估的局限，通过多模态影像、内镜精细评估及分子信息的综合应用，提高对肿瘤浸润深度、淋巴结转移及隐匿性腹膜转移的识别能力，尤其在局部进展期胃癌中，有助于更真实地评估肿瘤负荷，从而优化新辅助及围手术期治疗决策。
在此基础上，胃癌分子分型及治疗方案的精准化将成为提升疗效的关键方向。胃癌高度异质性的生物学特征决定了传统“同病同治”模式难以满足临床需求。未来需在常规病理分型基础上，深度整合基因组、转录组、免疫微环境及空间信息，构建兼具生物学合理性与临床可操作性的分子分型体系，用于指导围手术期治疗、靶向治疗和免疫治疗的个体化选择，从而提高有效治疗比例，减少无效或过度治疗。
与此同时，疗效评估与复发监测的精准化是实现动态治疗管理的重要环节。当前以影像学为主的评估方式难以及时反映肿瘤生物学变化。未来有必要探索液体活检、微小残留病灶监测等新技术在胃癌中的应用，通过动态、生物学层面的监测，更早识别治疗反应不足及复发高风险状态，为治疗方案的及时调整提供科学依据，最终改善结局，达到长期生存。
3.2 胃癌诊疗的智能化
人工智能技术的引入，为解决胃癌诊疗过程中信息复杂、决策难度高，以及医疗质量不均衡等问题提供了新的解决路径。
在胃癌筛查领域，基于深度学习的内镜图像识别技术有望显著提高早期胃癌及癌前病变的检出率，减少漏诊和对操作者经验的依赖，提升筛查效率和一致性。在诊断环节，人工智能可整合内镜、影像及病理等多源数据，对肿瘤边界、浸润深度及分期风险进行辅助判断，提高诊断准确性与一致性，尤其有助于基层及非高容量中心诊疗水平的整体提升。
在治疗决策方面，基于多模态数据构建的人工智能模型可在治疗前对新辅助治疗、化疗或免疫治疗的潜在疗效进行预测，为个体化治疗方案选择提供客观依据，减少“试错式”治疗带来的风险和成本。在治疗过程中，人工智能通过对纵向随访数据的动态分析，可辅助监测疗效变化趋势，提前识别耐药或疾病进展风险，为临床治疗调整提供实时支持。
在外科领域，人工智能可用于术中导航、关键解剖结构识别及风险提示，同时通过术后数据分析实现手术质量控制与评估，促进胃癌手术的规范化与同质化发展。
此外，通过整合临床、病理、分子及随访数据，人工智能模型还可用于构建个体化预后预测与复发风险评估体系，为随访策略制定和二级预防提供科学依据。
4 总结与倡议
胃癌诊疗正处于由传统模式向精准化、智能化转型的关键阶段。为实现这一目标，亟需在行业层面达成广泛共识并协同推进。
首先，应进一步加强多学科与跨领域协作，整合临床医学、基础研究及信息科学等多方力量，构建以新型分子分型为核心的胃癌精准诊疗体系，推动研究成果向临床实践转化；其次，应高度重视高质量前瞻性临床研究，通过严格的循证医学证据体系验证新技术、新方案的真实临床价值，避免经验驱动和盲目应用；再次，应加快真实世界数据平台及国家级胃癌数据库的建设，推动多中心、大样本、长期随访数据的规范采集与共享，为精准医学研究和人工智能模型开发提供坚实基础；最后，应持续推动我国胃癌诊治指南和专家共识的动态更新，将成熟可靠的新技术、新方案及时纳入规范体系，以制度化路径支持创新成果的临床转化与应用，全面提升我国胃癌诊疗水平。