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EAU2026｜龚侃、刘毅教授团队多项成果亮相国际舞台，解析前列腺癌精准诊疗前沿进展

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2026-03-30

前言

2026年3月13日-3月16日，初春的英国伦敦迎来了全球泌尿外科领域的顶级学术盛会——第41届欧洲泌尿外科学会年会（EAU26）。作为汇聚全球顶尖临床医师与科研学者的重要舞台，本届大会全方位展现了泌尿外科前沿进展与技术创新。在此次盛会上，北京大学第一医院泌尿外科龚侃教授、刘毅副主任医师团队的多项前列腺癌精准诊断研究入选大会交流。这不仅在世界舞台上发出了强有力的“中国声音”，更为全球前列腺癌的精准诊疗提供了宝贵的中国经验。本期报道，我们特邀龚侃教授结合团队研究成果深度解读前列腺癌精准诊疗的前沿进展。

病灶周围穿刺相关研究进展

1. 病灶周围穿刺活检的价值

随着我国老龄化进程加剧，前列腺癌作为老年男性高发恶性肿瘤，其发病率持续攀升。然而，我国前列腺癌患者总体5年生存率约为67%，与欧美发达国家（约97%）仍存显著差距。这一生存期鸿沟的核心症结在于：我国临床首诊的前列腺癌患者多已处于中晚期，仅有少数为适合根治性治疗的早期患者。面对这一严峻的临床挑战，龚侃教授、刘毅教授团队直击“早期精准诊断”这一破局关键。团队立足本土临床实践，首先将研究目光锁定在前列腺癌确诊的核心环节——穿刺活检，致力于探索前列腺癌穿刺活检方法的优化策略。

随着前列腺癌诊断理念向精准化演进，如何在保证有临床意义前列腺癌（csPCa）精准检出的同时避免过度诊断、提升安全性，已成为临床关注的核心问题。传统靶向联合系统活检虽能提高检出率，但也带来了不必要的低危癌检出和活检相关并发症风险。因此，探索靶向活检基础上更具效率的补充穿刺活检策略具有重要的临床意义。近年EAU指南更新，推荐病灶周围穿刺联合靶向穿刺作为前列腺MRI上发现可疑病灶患者的穿刺诊断方案，但由于目前缺乏前瞻性高质量临床证据，该推荐证据等级仍较低，且缺乏来自中国人群的高级别循证医学证据。针对这一临床关键证据的缺失，龚侃教授、刘毅教授团队开展了病灶周围穿刺联合靶向穿刺（TPLBx）对比系统穿刺联合靶向穿刺（CTSBx）的随机对照试验（PERI-PRO RCT），由第一作者邓睿逸博士在大会前列腺穿刺及靶向活检策略分会场（Targets and strategies for prostate biopsy）进行报告（摘要号：AM26-3072）。^[1]本研究表明对于前列腺核磁（MRI）上发现单个可疑病灶的患者，TPLBx方案可达到不劣于CTSBx方案的诊断效能，且可显著减少穿刺针数，平均可使患者减少6针穿刺。这一结果的临床意义在于，TPLBx方案在保证穿刺csPCa诊断效能的同时，可减少临床非显著癌检出，避免过度诊断，减轻患者穿刺过程中的不适并避免不必要的穿刺创伤，降低了穿刺相关并发症的发生风险。进一步根据空间分布的诊断效能分析表明，在保证有效的靶向穿刺的基础上，病灶周围穿刺和病灶同侧系统穿刺的诊断附加价值分别为4.2%和4.7%，而病灶对侧系统穿刺的诊断附加价值为0，且会增加临床非显著癌的检出。本研究为优化前列腺穿刺诊断方案、促进前列腺个体化精准诊断提供了高级别临床证据。目前，我们正在开展多中心RCT研究，期待未来能为中国前列腺癌诊疗指南的修订提供依据，为国际指南的更新提供来自中国的高级别证据，为临床优化前列腺穿刺活检方案、提升精准诊断水平提供中国方案。

△邓睿逸博士在大会进行口头报告

该分会场主要聚焦于前列腺穿刺活检研究的前沿进展，来自世界各地的泌尿外科学者通过对各自研究的精彩报告，共同为前列腺精准穿刺诊断策略优化提供了前沿临床证据。一项欧洲多中心MIRAGE研究（摘要号：AM26-2735）前瞻性纳入912例具有单发MRI可疑病灶（PI-RADS≥3）的患者，利用患者内对照的设计，发现在靶向穿刺基础上增加病灶周围穿刺能将csPCa检出率从42%提高至45%（+3.6%），同时仅轻微提高低危癌的检出率（+1.0%），而增加远处活检（同侧或对侧系统穿刺）对csPCa检出率的提高有限（+1.4%~1.6%），却显著增加低危癌检出（+2.5%~2.9%）。^[2]该研究和我们的研究得出一致的结论，提示病灶周围活检是对于靶向活检的有效补充方式，有潜力在不过度增加远处活检的情况下有效评估MRI可疑病灶的浸润边缘。

2. 同侧系统活检的优势

如何在不影响csPCa诊断效能的前提下减少不必要的穿刺，靶向穿刺基础上联合同侧系统活检（iSB）的方案近年来同样受到广泛关注。

在今年的EAU大会上，中国一项前瞻性多中心非劣效试验（摘要号：AM26-3063）纳入564例初次前列腺穿刺活检男性，证实靶向联合同侧系统穿刺（TB+iSB）的csPCa检出率非劣于传统靶向联合系统穿刺TB+SB（40.78% vs. 42.38%；差值-1.6%，95%CI下限未超过-3%非劣效界值），且略降低了低危癌检出率（13.83% vs. 14.36%），两组患者穿刺病理与根治术后病理一致性相似（54.0% vs. 55.6%），为TB+iSB替代传统方案提供了高级别循证依据。^[3]另一项来自美国的研究（摘要号：AM26-7582）也得出相似结论。该研究回顾性分析了306例具有单侧MRI可疑病灶的患者，结果显示TB+iSB与TB+SB具有较高的诊断一致性（Kappa=0.949）；相较于靶向联合对侧系统活检（TB+cSB），TB+iSB的csPCa检出率显著更高（47.1% vs. 43.1%，p=0.004）。^[4]

△TB+SB与TB+iSB、TB+cSB穿刺活检诊断效能对比

这两项研究共同提示，TB+iSB有望在保证诊断准确性的同时减少不必要的穿刺，降低活检负担与过度诊断风险；且相较于对侧系统活检，其csPCa的检出率优势更为明显。

3. 对侧系统活检的必要性

尽管病灶周围穿刺、同侧系统穿刺表现出与双侧系统穿刺的诊断效能非劣效性和减少活检针数与低危癌检出的优势，目前仍有不少研究强调病灶对侧系统穿刺的必要性。不同研究因主要结局指标、评估终点不同而得出的结论看似分歧，实则反映了病灶对侧穿刺在不同临床场景中的差异化定位。

Chernysheva D.等的两项研究（摘要号：AM26-6741和AM26-7040）回顾性地分析了579名经历过双侧系统活检和前列腺根治术的患者，发现如果将基于双侧系统活检数据校准的Gandaglia 2019 nomogram应用于接受病灶同侧系统穿刺活检的患者，可能会高估根治术后病理不良事件（病理升级、包膜外侵犯、精囊腺侵犯等）的发生风险，从而增加过度治疗的风险。提示基于同侧系统穿刺的结果可能并不适用于传统基于双侧穿刺活检的预测模型，未来研究应致力于建立适应新活检策略的风险预测模型，为个体化诊疗提供更精准的决策支持。^[5,6]

来自西班牙团队的一项研究（摘要号：AM26-0667）分析了193例具有单侧MRI可疑病灶的患者，发现基于对侧系统穿刺的结果预测双侧肿瘤的敏感性达87.1%，联合MRI分期可将AUC提至0.74。^[7]英国学者基于PROMIS和PICTURE试验的分析（摘要号：AM26-4051）从局灶治疗规划角度进一步阐明：在132例适合局灶治疗的患者中，可疑病灶对侧半腺体活检虽能补充检出同侧活检所遗漏的位于对侧的csPCa病灶（PROMIS定义2：2%→30%，p=0.01；定义1：2%→11%，p<0.001），但代价是多检出了17%低危癌。^[8]这两项研究共同提示对侧穿刺活检在需精确评估双侧病变时具补充价值，cSB应是权衡检出率获益与过度诊断和并发症风险后的选择性工具。

△对侧活检的诊断效能

前列腺癌人工智能领域相关研究进展

近年来，人工智能（AI）在泌尿肿瘤领域的应用迅速从概念走向临床。在刚刚结束的EAU大会上，多项关于AI在前列腺癌诊疗中的应用研究引发广泛关注。这些研究覆盖了从影像诊断、穿刺决策、手术导航到预后评估的全流程，展现了AI在提升诊断精准度、减少过度干预、优化个体化诊疗决策方面的巨大潜力。

影像学检查是前列腺癌诊疗的重要环节，也是AI技术最早渗透的领域之一。然而，AI在目前的临床实践中仍存在困境：一方面，在前列腺MRI阴性的患者中，仍有部分隐藏着csPCa；另一方面，PI-RADS 3分病灶常陷入“是良是恶”的灰色地带，让临床决策举步维艰。今年EAU大会上，有两项研究从不同角度为这些挑战提供了解决方案。

传统上MRI阴性（PI-RADS 1~2分）患者被认为风险较低，但由于良性前列腺增生常导致前列腺特异抗原（PSA）假性升高，PSA密度（PSAD）的区分能力有限。龚侃教授、刘毅教授团队基于AI软件，实现了前列腺带区的自动分割与体积测量，并在此基础上提出移行带PSA密度（TZ-PSAD）这一新型参数。该研究由第一作者商嘉恒博士在大会泌尿技术、并发症、人工智能与前列腺癌结局分会场（Urotechnology, complications, AI and prostate cancer outcomes）进行展示（摘要号：AM26-0799）。研究纳入606名MRI阴性患者，比较TZ-PSAD与PSAD的诊断性能。ROC曲线分析证实，TZ-PSAD在预测csPCa方面显著优于传统PSAD（AUC：0.718 vs 0.686；p=0.019）。^[9]当TZ-PSAD高于0.35ng/ml/cc时，MRI阴性患者罹患csPCa的风险显著升高。这一发现意味着在那些原本被认为低风险的患者群体中，AI可通过准确分区和参数计算，帮助识别出真正需要穿刺活检的高风险个体，也让更多低风险患者免于不必要的有创操作。

△商嘉恒博士在大会进行口头报告

当影像结果本身存在争议时，更能凸显AI在促进精准诊断中的价值。土耳其学者回顾性分析了2019年至2023年间316名PI-RADS 3分患者，整合了年龄、前列腺体积、PSA、PSAD、病灶大小及ADC值等参数，构建了六种机器学习模型（摘要号：AM26-6717）。结果显示，在107例（33.8%）经活检证实为恶性的患者中，XGBoost模型表现最为优异，AUC达到0.94，准确率90%，敏感性88%，特异性87%。[10]ROC曲线分析证实，所有机器学习模型的预测效能均显著优于传统Logistic回归（p<0.001）。这项研究让我们看到，在“模棱两可”的影像面前，机器学习可以有效辅助临床决策，帮助筛选真正需要穿刺活检的患者。

以上两项研究表明，AI正在帮助医生从影像中读出更多信息，让过去容易忽略或难以判断的风险变得更清晰。而在随后的穿刺活检诊断阶段，AI则能够实现组织样本信息价值的更大化。

一项来自加拿大的研究将刺激拉曼组织学（SRH）与AI结合，可在2.5分钟内对新鲜组织进行实时癌症识别与风险分层（摘要号：AM26-4464）。研究分析了200个感兴趣区域，构建的模型对任何前列腺癌的AUC达0.920，对csPCa的AUC达0.903。SRH-AI指导下的癌组织富集效果显著：富集组癌组织面积中位数达71%，而非富集组仅11%，良性区域更是低至5%（p<0.001）。在分子层面，SRH-AI样本的DNA测序肿瘤分数提高至0.61，显著优于传统FFPE样本的0.48（p<0.001）；拷贝数变异噪声则降至0.013，远低于FFPE样本的0.11（p<0.001）。^[11]

△SRH-AI工作流程示意图

对于穿刺确诊后拟行根治性手术治疗的患者，AI辅助术中解剖识别，能够提升盆腔淋巴结清扫安全性。日本国家癌症中心医院团队开发了一款AI模型，用于盆腔淋巴结清扫术中的解剖结构识别（摘要号：AM26-0262）。模型基于293台手术视频、2.3万余张标注图像进行训练，对输尿管、闭孔神经、髂外动静脉的分割精度（Dice系数）达到0.65-0.87。^[12]研究在36名不同经验水平的医生中验证发现，AI辅助显著提升了器官识别能力：敏感性方面，输尿管从43.1%提升至58.4%，闭孔神经从69.7%提升至79.7%，髂外动脉从84.1%提升至91.0%，髂外静脉从74.5%提升至90.3%；特异性方面，四类解剖结构识别的提升幅度从9.8%到19.1%不等，所有差异均有统计学意义（P < 0.001）。这项研究提示，在解剖变异常见、高度依赖术者经验的盆腔手术中，AI有望成为实时解剖导航工具，帮助降低医源性损伤风险。

前列腺癌治疗期间如何精准预测复发风险、动态调整随访策略，成为临床面临的又一挑战。意大利San Raffaele医院团队开发的BertPCa模型，展现了动态预后预测的强大潜力（摘要号：AM26-3698）。研究纳入4634名根治术后患者，随访最长达15年。构建的深度学习模型整合了随访过程中的PSA变化、复发事件等100余项临床变量，持续更新风险预测。在验证集中，BertPCa对生化复发的预测C-index达78%，显著优于Cox回归（74%）、MSKCC nomogram（74%）、CAPRA-S（73%）等传统工具；对癌症特异性死亡的预测C-index达96%，同样优于其他模型（87%-94%）。^[13]这标志着术后随访正从静态评分走向动态预警，为早期干预和个体化随访策略提供了可落地的可靠工具。

纵观这五项研究，从影像诊断到术后随访，AI正在参与前列腺癌精准诊疗的每一个环节。更重要的是，这些研究传递出一个共同信号：AI不是替代医生，而是赋能医生。它能帮助我们更早发现风险、更准确地判断病灶良恶性、更安全完成手术、更个体化制定诊疗及随访策略。在精准泌尿外科的新起点上，AI正逐渐成为医生的智能助手。

专家介绍

Expert presentation

龚侃教授

北京大学第一医院泌尿外科

主任医师，二级教授，博士生导师

北京大学泌尿外科研究所常务副所长

北京大学第一医院肿瘤转化中心副主任

中国医促会泌尿外科分会副主任委员

中华医学会泌尿外科分会肿瘤学组委员

中华医学会泌尿外科分会转化学组副组长

中华医学会罕见病分会第一届委员会委员

中国医师协会泌尿外科肿瘤委员会委员

中国抗癌协会家族遗传性肿瘤专业委员会常务委员

《中国泌尿外科疾病诊断治疗指南——前列腺癌》编委

国际遗传性肾癌VHL联盟中国唯一咨询委员

刘毅教授

北京大学第一医院泌尿外科

超声负责人，副主任医师

北京大学医学部影像医学与核医学专业，医学博士

中国医师协会介入医师分会超声介入学组副主任委员

中国医师协会泌尿外科分会女医师学组委员

北京转化医学学会超声医学专业委员会会员

北京癌症防治泌尿肿瘤青年学术学会委员

北京性腺轴疾病防治研究会委员

主持“研究型病房卓越研究计划”等国家级及院校级课题3项

近五年以第一作者/责任作者在eClinicalMedicine（IF10）, BMC Medicine（IF9.3）, J Urol, Insights Imaging, J Magn Reson Imaging等杂志发表SCI论著20余篇

主要研究方向：前列腺靶向穿刺活检、前列腺癌影像诊断

邓睿逸博士

北京大学第一医院泌尿外科

北京大学第一医院泌尿外科临床医学（八年制）博士研究生

师从龚侃教授、刘毅副主任医师

主持北京市自然科学基金“启研”计划1项

以一作/共一发表16篇Sci论文于eClinicalMedicine、Journal of Urology、BMC Medicine等国际期刊

在2024、2025、2026年欧洲泌尿外科协会年会、2025年美国泌尿外科协会年会等国内外会议进行口头报告，荣获2025欧洲泌尿外科年会住院医师最佳研究奖

曾获国家奖学金、北京市三好学生、北京大学学生年度人物、北京大学三好学生标兵、北京大学学术创新奖等荣誉

商嘉恒博士

北京大学第一医院泌尿外科

北京大学第一医院泌尿外科临床医学（八年制）博士研究生

师从龚侃教授、刘毅副主任医师

以一作/共一发表或接收Sci论文4篇

曾在2025年美国泌尿外科年会（AUA2025）、2026年欧洲泌尿外科年会（EAU26）、2025年中华医学会泌尿外科分会（CUA2025）等国内外会议进行口头发言及壁报展示

多次获得北京大学三好学生等荣誉

毛开源博士

北京大学第一医院泌尿外科

北京大学第一医院泌尿外科临床医学（八年制）博士研究生

师从龚侃教授、刘毅副主任医师

以共同作者身份发表Sci论文3篇

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参考文献：

[1] Deng R, Liu Y, Gong K, Optimizing Targeted and Perilesional Biopsy Scheme with Spatial Analysis for Prostate Cancer Detection: Evidence From PERI-PRO RCT. European Association of Urology Annual Congress; 2026 Mar 13–16; London, GB. Abstract AM26-2735.

[2] Peyrottes A, Diamand R, Uleri A, Long-Depaquit T, Ploussard G, Baboudjian M. Targeted plus perilesional biopsy improves csPCa detection with limited overdiagnosis: the MIRAGE study. European Association of Urology Annual Congress; 2026 Mar 13–16; London, GB. Abstract AM26-2735.

[3] Cheng Y, Huang H, Wang M, Zhu L, Peng S, Li D, et al. Index lesion-focused ipsilateral systematic biopsy may potentially replace systematic biopsy in the MRI-targeted biopsy plus systematic biopsy paradigm for prostate cancer. European Association of Urology Annual Congress; 2026 Mar 13–16; London, GB. Abstract AM26-3063.

[4] Wang J, Khanmammadova N, Hanna K, Gao A, Tran K, Ali S, et al. Reassessing the role of contralateral sampling in MRI-fusion transperineal prostate biopsy for unilateral PI-RADS lesions. European Association of Urology Annual Congress; 2026 Mar 13–16; London, GB. Abstract AM26-7582.

[5] Chernysheva D, Avesani G, Di Bello F, Malevich S, Longo N, Jourdan M, et al. Effect of ipsilateral-only systematic biopsy in unifocal MRI-visible prostate lesions on the estimation of adverse final pathology by the Gandaglia 2019 nomogram. European Association of Urology Annual Congress; 2026 Mar 13–16; London, GB. Abstract AM26-6741.

[6] Chernysheva D, Di Bello F, Avesani G, Malevich S, Jourdan M, Longo N, et al. Effect of ipsilateral-only systematic biopsy on predicted risk of extracapsular extension and seminal vesicle invasion using the Gandaglia nomogram. European Association of Urology Annual Congress; 2026 Mar 13–16; London, GB. Abstract AM26-7040.

[7] Rodríguez Cabello MA, Méndez Rubio S, Garcia-Cano Fernández AMA, Moraga Sanz A, Rodriguez Elena L, Vázquez Alba D, et al. Diagnostic value of contralateral systematic biopsy and MRI local staging (rT) in predicting bilateral prostate cancer in radical prostatectomy specimens. European Association of Urology Annual Congress; 2026 Mar 13–16; London, GB. Abstract AM26-0667.

[8] Light A, Peters M, Gopalakrishnan A, Mayor N, Cullen E, Freeman A, et al. Concomitant MRI-detected and MRI-undetected prostate cancer with implications for biopsy strategies and focal therapy planning: an analysis of the PROMIS and PICTURE trials. European Association of Urology Annual Congress; 2026 Mar 13–16; London, GB. Abstract AM26-4051.

[9] Shang J, Deng R, Wang X, Liu Y, Gong K. Artificial intelligence-derived transition zone PSA density as a triage tool to reduce unnecessary prostate systematic biopsies in MRI-negative men. European Association of Urology Annual Congress; 2026 Mar 13–16; London, GB. Abstract AM26-0799.

[10] Altintas E, Sahin A, Erol S, Ozer H, Gül M, Batur AF, et al. Navigating the gray zone: Machine learning can differentiate malignancy in PI-RADS 3 lesions. European Association of Urology Annual Congress; 2026 Mar 13–16; London, GB. Abstract AM26-6717.

[11] Takeshi T, Lea L, Martin G, Ion-Margineanu A, Sheng M, Belanger E, et al. Enhancing prostate cancer molecular analysis through near real-time MRI targeted prostate biopsy risk stratication with stimulated Raman histology paired with articial intelligence. European Association of Urology Annual Congress; 2026 Mar 13–16; London, GB. Abstract AM26-4464.

[12] Nakanishi Y, Kitaguchi D, Takenaka S, Hirose K, Kataoka M, Odajima S, et al. Development of an AI organ recognition system to support pelvic lymph node dissection in the eld of pelvic surgery. European Association of Urology Annual Congress; 2026 Mar 13–16; London, GB. Abstract AM26-0262.

[13] Farinati D, Cucchiara V, Barletta FM, Scuderi S, Scilipoti P, Quarta L, et al. The Role of an AI-based Model to Predict Long-Term Oncological Outcomes in Prostate Cancer Treated with Radical Prostatectomy. European Association of Urology Annual Congress; 2026 Mar 13–16; London, GB. Abstract AM26-3698.

投稿：龚侃、刘毅教授团队

整理：CCMTV泌尿频道

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