薛丽英教授：晚期非小细胞肺癌的基因检测是精准治疗的核心前提，其中大Panel NGS检测凭借其全面的基因信息覆盖优势，能够为患者当前及后线治疗的药物选择提供更充分的决策依据，显著提升治疗方案的适配性。当前大Panel检测的推广与普及仍面临多重现实挑战，核心问题集中于检测价格相对昂贵以及不同机构间检测质量的不一致性，这就需要行业层面建立统一的质量监控体系，规范检测流程与结果判读标准。随着基因检测技术的持续普及、检测成本的逐步降低，大Panel NGS有望成为晚期非小细胞肺癌初诊患者的基因检测“金标准”，为个体化治疗奠定坚实基础。

张翠英教授：人工智能技术为肺癌靶向治疗的耐药监测与长期管理提供了创新路径，其核心赋能环节集中于基于ctDNA的动态复发风险预测与影像学评估。通过人工智能算法的应用，可显著减少影像学评估的主观误差，提升疗效判断的准确性；同时，借助不良反应智能预警系统（如针对间质性肺病、腹泻等不良反应的预警模型），能够实现治疗相关风险的早期识别与干预，保障治疗安全性。此外，真实世界研究可弥补临床试验的局限性，重点聚焦老年患者、合并慢性病及特殊人群的治疗策略优化。需深入探索ctDNA动态监测在耐药机制分析中的应用价值，以及寡转移患者局部治疗的细分领域研究。

耐药管理与药物选择，多维度平衡疗效与可及性

薛丽英教授：在EGFR或ALK阳性患者的靶向治疗耐药管理中，针对初始治疗疗效不佳或缓解时间较短的患者，建议通过再次组织活检明确耐药机制，为后续治疗方案调整提供精准参考；当组织样本不可及或患者拒绝活检时，液体活检（如血液、胸腔积液检测等）可作为重要补充手段，实现耐药基因的高效筛查。后续治疗策略的制定需结合患者的疾病进展模式（寡进展、缓慢进展或全面进展），灵活选择局部治疗、联合化疗或免疫治疗等方案，最大化患者临床获益。对于ALK或ROS1阳性患者的一线TKI药物选择，需以疗效与不良反应为核心考量维度，优先选用疗效卓越且不良反应可控的药物；同时，制定治疗方案时需兼顾长远治疗规划，为后线治疗预留空间，例如选择二代酪氨酸激酶抑制剂（TKI）药物治疗后序贯三代药物，构建科学合理的治疗序列。医保政策对靶向药物选择具有重要影响，在不同药物疗效相当的前提下，优先选择医保报销范围内的药物，可有效减轻患者经济负担；对于经济条件有限的患者，需在医保政策框架内筛选适宜治疗方案，同时就不同方案的疗效差异与患者进行充分沟通，保障患者的知情权与治疗选择权。

张翠英教授：在靶向治疗耐药后未发现明确耐药机制的情况下，需依据临床指南选用化疗或免疫治疗，同步动态检测 PD-L1与肿瘤突变负荷（TMB）状态以优化治疗决策。针对局部进展或寡转移患者，可采用局部治疗（如手术、放疗、射频消融）联合持续靶向治疗的组合策略。抗体偶联药物（ADC）在耐药后可选方案中，呈现较高的高客观有效率，为耐药后治疗提供重要选择。ADC药物的选择需综合考量患者基础状态、既往治疗获益程度及肿瘤负荷等核心因素。不过，ADC药物在TKI耐药后疗效显著，但并非终极治疗手段，需结合耐药机制探索联合治疗方案。对于EGFR/ALK-TKI治疗后出现孤立进展（寡转移）的患者，建议优先采用局部治疗（如手术、立体定向放疗）联合持续TKI治疗的方案。此外，多学科会诊（MDT）在局部治疗方案制定中发挥关键作用，需结合肿瘤部位与大小筛选最佳治疗方式。

薛丽英教授：肺癌靶向治疗的长期管理是保障治疗效果与患者生存质量的关键，临床实践中需重点关注肝毒性、心脏毒性、皮疹等常见不良反应，建立标准化的长期随访与监测体系。通过定期随访评估与针对性检查，能够及时发现并干预不良反应，降低严重并发症风险，持续提升患者的治疗耐受性与生存质量。展望未来，肺癌靶向治疗领域将迎来多维度范式转变。诊断技术的持续发展将进一步推动治疗精准化进程，包括更多驱动基因的发现、检测技术的优化升级，为更细分人群的精准治疗提供支撑；ADC药物凭借其独特的作用机制在肺癌治疗中展现出巨大应用潜力，成为重塑治疗格局的重要方向，但仍需重点解决其毒副反应的规范化管控问题，通过完善的不良反应管理体系，充分释放其治疗价值。

张翠英教授：在“以患者为中心”的医疗趋势下，对于长期接受靶向治疗的患者，随访需系统评估生活质量，涵盖躯体功能、角色功能、心理状态及皮疹、腹泻、乏力等治疗相关症状。通过建立随访群组及每4-6周定期评估，可提升患者治疗依从性，实现不良反应的早期发现与规范处理。基于临床实践需求，后续需推进多项重点工作：一是利用人工智能技术优化肺癌靶向治疗的影像学评估流程与不良反应智能预警系统，提升诊疗效率与准确性；二是通过真实世界研究破解TKI耐药领域的治疗方案选择难题，尤其聚焦老年患者等特殊人群的未满足需求；三是完善随访群组建设，为患者提供副作用处理指导，强化定期随访与症状评估，通过动态调整治疗方案持续改善患者生活质量。

张翠英