這種治療腫瘤的好方法，很多人對它有誤解

得了癌症

人們認為的常用治療方式有三種：

手術把腫瘤切除

化療用藥物殺死癌細胞

放療用放射線聚焦腫瘤組織殺死腫瘤~

前兩者大家都比較熟悉

但一提到放療

很多人想到更多的是放射線損傷

是治療效果哪會有手術好……

但事實上

放療很多時候被大家誤會了！！！

近年來，隨著日新月異的新技術出現，放療已不是配角，有些癌症是可以根治的。放療對腫瘤能做到「精準治療」，不僅對正常細胞的誤傷少，療效更顯著，副作用也更少。

2019年國際腫瘤放射治療新進展天津論壇暨2019MD Anderson腫瘤放射治療學/Gilbert H.Fletcher協會年會於本月24-26日在天津召開。此次會議主題為「精準醫學助推放射腫瘤學進展」。會上，關於放療的種種新進展，以及它對腫瘤治療的重要性，大會主席、天津市腫瘤醫院院長王平教授進行了詳細介紹。

那麼，呃，為了科普得更明白些，首先，我們先來說說放療在治癌中到底啥角色？

我們通常說的放療，是指通過不同設備讓放射線進入腫瘤組織從而殺傷腫瘤。通俗地講，就是放療醫生以射線作為武器，劃定準確的照射區域，像投放炸彈一樣分多次劑量把腫瘤「炸掉」。

「

王平教授介紹說，放療在很多腫瘤治療中早已不是配角，比如鼻咽癌首選就是做放射治療，其他如喉癌、非小細胞肺癌、肝癌、宮頸癌等，早期使用放療治療的效果也非常好，有些可與手術媲美。

」

另一個問題隨之而來，放療是怎麼做的？

很多人好奇放療是怎麼做的，它的過程大約分為三大步：

第一步，評估是否適合做放療

患者來到專科醫院或者綜合醫院的放療科，醫生根據患者病灶情況、治癒效果如何、副作用能否承受等做一個綜合評定，然後給患者提出放療建議。符合放療指征的患者，開始安排放射治療。

第二步，設計治療計劃

需要醫生給出處方、物理師設計治療計劃。醫生會藉助醫學圖像勾畫出腫瘤的照射靶區，並詳細標記出腫瘤區域、保護正常組織區域以及建議的放療劑量，放射治療是團隊協作的過程。

在設計好治療方案後，物理師的責任就是用電腦特殊軟體做治療計劃，以實現醫生的放療方案，比如照射方向、怎麼照更合適、劑量具體給多少等，之後還要再和醫生溝通設計出的治療計劃是否合理，盡量把誤差減到最小。

第三步，開始治療

患者躺在放療治療床上，應聽從技師安排。

放療可以治哪些癌？

有數據顯示，約70%的惡性腫瘤患者，在疾病發展的不同階段都需放療。

常見腫瘤，如腦膠質瘤、鼻咽癌及其他頭頸部腫瘤、肺癌、食管癌、胃癌、胰腺癌、肝癌、膽囊癌、直腸癌、前列腺癌、乳腺癌、宮頸癌、淋巴瘤、轉移性腫瘤以及晚期腫瘤止痛及解除梗阻等視病情均可能有放療指征，具體情況請諮詢腫瘤放射治療科醫生。

以早期非小細胞肺癌為例，接受放療的患者3年生存率為95%，而接受外科手術的患者3年生存率只有79%。

下面是放療的各項新進展，有些還很神奇呢~快一起來看看吧！

1

放療聯合免疫治療

2018 年，諾貝爾生物學和醫學獎授予利用免疫系統攻擊癌症的相關發現，其中一名獲獎的美國科學家——休斯敦得克薩斯大學MD安德森癌症中心的詹姆斯·艾利森，發現T細胞表面的一個關鍵免疫檢查點分子CTLA4能夠抑制T細胞活化，阻止免疫系統對腫瘤的攻擊，針對CTLA4的抗體能夠解除機體免疫抑制，從而促使免疫系統攻擊腫瘤。

而放射治療協同免疫治療有可能進一步改善患者的免疫系統從而更利於免疫系統殺死腫瘤細胞，達到治療目的。臨床醫院權威雜誌新英格蘭醫學雜誌報道：常規放化療方案治療3期不可切除非小細胞肺癌患者5年生存率僅為15%-30%，在常規放化療之後採用Durvalumab（PD-L1抗體）維持治療，2年生存率由55.6%提高到了66.3%，在非小細胞肺癌中的治療取得了突破性進展。

2

更適合推行分級診療

王平教授介紹說，放療在遠程醫療中有著極為積極的意義，更容易推行分級診療，可有效提高基層醫院質控。

他解釋說，放療作為一種對人員技術要求相對較高的治療方式，基層醫院目前存在不足，包括放療設備不足，人才相對短缺，技術能力薄弱。而在「互聯網 」的大背景下，放療藉助互聯網優勢來發揮遠程醫療作用是一種趨勢，包括遠程質控，遠程協作，遠程靶區勾畫、放射治療計劃設計以及遠程培訓。

天津市腫瘤醫院已開展遠程放療模式，在保證患者得到高質量醫療服務的同時，減輕了患者和醫保資金的花費，為醫療資源短缺和不均衡的問題提供了解決方案。

3

與人工智慧相結合

如今人工智慧（AI）是大家津津樂道的高科技，在惡性腫瘤放療領域，腫瘤放療靶區和危及器官智能化自動化勾畫、建立AI 化的放射治療計劃模型、建立基於互聯網 的放療遠程智能化質控系統也正在進行得如火如荼。

王平院長介紹說，該院將人工智慧和放療臨床實踐相結合，為患者提供更好的醫療服務。目前對於肺癌的一大治療手段就是放療，放療最常見的併發症之一是放射性肺炎，而目前沒有有效預測放射性肺炎發生的方法。

該院採用人工智慧和新興的放射組學結合的方法，創新性建立放射性肺炎預測模型，即通過計算機深度學習方法挖掘CT圖像中隱藏的信息，並結合患者臨床和放療信息構建綜合的預測模型，初步研究結果顯示其準確度可達到71%，在未來進一步研究後可進一步提高準確度，輔助臨床醫生調整治療方案及臨床決策。

記者 ｜ 張昭

部分綜合 ｜ 生命時報、健康時報

編輯 ｜ 張昭

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