食管癌发病率、死亡率居高不下，目前缺乏非侵入性筛查方法。本研究基于新型食管细胞富集装置，应用机器学习整合细胞学和流行病学特征，构建并验证了食管和胃食管结合部癌风险评估模型。该新方法操作简便、准确性高，在高发区具有重要推广应用价值。

本研究联合了39所国内医疗机构和5个社区，共纳入17498名受试者。每名受试者均按标准流程进行流行病学问卷调查、食管细胞学采样和上消化道内镜检查。食管细胞学样本的质控标准为细胞总数大于300万个且存在贲门柱状上皮细胞，采样不符合标准的受试者将进行二次采样。每一例样本在经过严格的质控后制作成30张液基细胞学玻片，并经数字化扫描和处理后上传至研究专用云平台。参考细胞病理医师经验的定量描述，项目团队依托前期训练的SegNet细胞识别和ResNet分类深度学习算法对每份样本自动提取105个数字化细胞学特征。作者进一步训练了多种机器学习算法，整合了高维度的细胞学特征流行病学特征，以内镜和活检组织病理为金标准，构建了ESCC和AEG筛查风险测评模型。

在独立测试集中，基于LightGBM算法的风险测评模型表现出令人振奋的诊断效能。模型的ROC曲线下面积和平均精度分别为0.960（95% CI，0.937-0.977）和0.482（95% CI，0.470-0.494），与细胞病理学专家达到相似的准确性水平（ROC曲线下面积，0.955；P=0.749；差异0.005，95% CI，-0.011-0.020）。

作者根据模型输出的预测风险评分（范围0-1）将受检者定义为低风险（0-0.25）、中风险（0.25-0.5）和高风险组（0.5以上），具有良好的风险分层效果。如果仅推荐模型定义的中高风险人群接受进一步内镜检查，模型敏感性、特异性和预测阳性预测值分别为94.5%（95% CI，88.8%-97.5%）、91.9%（95%CI，91.2%-92.5%）和18.4%（95%CI，15.5%-21.6%），并可节约90.3%的内镜诊疗资源。作者进一步对模型可解释性进行了研究，解析了不同预测特征在模型中的贡献度排名，打破了人工智能预测过程的黑箱，进一步提升了可信度。

综上，本研究建立并验证了一种可实现食管和胃食管结合部癌高效准确筛查的新方法，在ESCC和AEG的高发地区和高危人群中具有重要的推广应用价值。该方法可实现目标人群大规模初筛，浓缩高危个体，优化筛查中的医疗资源配置效率，助力发现更多早期癌和癌前病变，进而提升我国食管和胃食管结合部癌防控效果。

食管癌发病和死亡例数在全球分别排名第七和第六，对人类健康造成严重危害。食管癌主要包括两种病理类型——鳞状细胞癌和腺癌，二者在病理特点和地区分布上具有显著的差异性。食管鳞癌（ESCC）主要发生于食管中上段，是中东亚、东非、拉丁美洲等地区的主要食管癌类型；食管腺癌主要发生于食管下端，在欧美国家占大多数，与贲门癌和近端胃癌合称为胃食管结合部腺癌（AEG）。

ESCC和AEG在中国均呈现出严峻的高发态势，2018年中国ESCC和AEG发病例数分别占全球总数的57.5%和60.8%。ESCC和AEG总体五年生存率均不足30%，主要原因在于80%以上的患者在确诊时肿瘤已进展至中晚期。通讯作者李兆申院士指出，绝大部分ESCC和EAG患者在早期没有明显症状，在出现吞咽困难症状后就诊往往已错过早诊早治机会。因此，在高风险人群中大力推行筛查是实现早期诊断，提高防控效果的必由之路。遗憾的是，目前ESCC/AEG的早期筛查手段十分有限，既无特异性肿瘤标志物，也无特征性影像表现，上消化道内镜检查几乎是唯一可靠的筛查方法。然而，内镜属侵入性检查，无症状人群依从性较差，并且中国内镜诊疗资源配置不足，难以覆盖数以亿计的筛查目标人群。研发一种简便、高效、准确的食管和胃食管结合部癌内镜前初筛手段是当前的瓶颈问题。

本研究针对上述重大临床需求和瓶颈问题，展开了科研攻关和大规模的临床验证，主要有以下亮点：

党和国家历来高度重视食管癌防控工作，周恩来总理曾高度重视解决河南林县“水不通、路不通、食管不通”的问题，并派专家团队长期驻扎高发区开展研究与防控。20世纪60年代，原河南医学院沈琼教授发明了食管拉网细胞学检查，即通过类似气球的装置插入受检者食道，充气后将装置拉出，采集食管细胞进行检测和分析。该方法的出现为20世纪高发区食管癌防控做出巨大贡献，但也有较大的局限性，如：检查过程给患者带来的痛苦较大，诊断敏感性低、可能导致近一半的早期病变漏诊等，目前已基本停止应用。

沈琼教授的临终遗言中写道：“生不能攻克食管癌，死后就把骨灰撒到林县的龙头山上，看着后辈攻克食管癌”。长海研究团队受沈琼教授拉网细胞学启发，改良了研制了新型食管细胞富集器。在可溶解的胶囊壳中装入海绵状的高分子细胞富集材料，并固定于棉线上。受检者采样时可轻松地将采集器随水吞下，如同吞下一粒小药丸。2分钟内，胶囊外壳即可在受检者胃液中溶解，牵拉棉线取出采集器的过程中，采集器即可全方位地收集食管和贲门细胞，总数可超过600万个（传统方法细胞采集数量仅几万个），且受检者全程并无明显不适症状。在此基础上，采用人工智能辅助异常细胞识别，将食管细胞学筛查的准确性提升至新高度。

论文发表后，美国国立卫生研究院/国家癌症中心食管癌筛查资深专家Sanford Dawsey教授在Lancet Gastroenterol Hepatol杂志同期发表述评，称该研究为食管癌筛查领域实质性进展。世界卫生组织专家Valerie Mccormack也对本研究高度评价，期待后续能用于非洲等其他国际食管癌高发区。

本团队是李兆申院士领先的消化道癌筛查与诊治研究团队，研究方向主要聚焦食管癌等我国高发消化道肿瘤的发病机制、早期诊断、预防策略以及临床治疗策略。研究成果发表在Lancet Gastroenterol Hepatol、Gastroenterology、Gut、Am J Gastroenterol等国际权威期刊，为我国消化道癌防控做出了积极贡献。