低劑量 CT（low-dose computed tomography，LDCT）在肺癌篩查中的廣泛應用使越來越多的肺結節得以發現，而其中超過 20% 的結節是多發性肺結節。目前對于多發性肺結節尚無統一指南，主要是以影像學檢查為主的診斷和管理策略。本文從影像學檢查技術、多發性肺結節的特征以及隨訪管理等方面綜述多發性肺結節的影像學管理現狀和研究進展。
引用本文： 武強, 張博友, 孫飛, 史宏燦. 多發性肺結節影像學管理現狀及進展. 中國胸心血管外科臨床雜志, 2021, 28(3): 363-367. doi: 10.7507/1007-4848.202005083 復制
隨著低劑量 CT（low-dose computed tomography，LDCT）在肺癌篩查中的廣泛應用，使得越來越多的肺結節被檢測出來。據相關研究[1-5]報道：通過 LDCT 進行肺癌篩查，肺結節在人群中的總檢出率達 26.32%～31%，而肺癌的檢出率為 0.4%～1.5%；通過 LDCT 篩查出來的肺結節中超過 20% 是多發性肺結節[5]，而此類肺結節的準確判斷對治療有很大影響，同側不同肺葉或雙側的多發性肺結節在治療上有很大的個體化因素[6-7]，從而導致當前對多發性肺結節還未形成統一的指南。孤立性肺結節（solitary pulmonary nodule，SPN）的管理主要依賴于對結節影像學特征的準確判斷[8-10]，因此，本研究擬從影像學角度出發綜述目前多發性肺結節的影像學管理現狀和進展。
1 多發性肺結節的定義及分類
將影像學上表現為直徑≤3 cm 的局灶性、類圓形、密度增高的實性或亞實性肺部陰影且數量≥2 個的結節定義為多發性肺結節[8]，多發性肺結節多表現為 1 個主結節伴 1 個或多個小結節。此定義是基于影像學表現，因此，對于肺結節的準確判斷決定了后續的治療和管理。
根據多發性肺結節的特點進行分類以便更好地管理。（1）結節密度分類：實性肺結節指肺內圓形或類圓形病變，病變陰影足以掩蓋其中走行的血管和支氣管影；亞實性肺結節指含有磨玻璃陰影的肺結節，根據是否有實性成份進一步分為純磨玻璃結節（pure ground-glass nodules，pGGN）或混合型磨玻璃結節（mixed ground-glass nodules，mGGN）。（2）結節起源分類：分為多原發性肺結節和多發轉移性肺結節，前者有不同的名稱，如：同時性多發性肺結節[11]、異時性多發性肺結節[12]等，本文重點闡述多原發性肺結節的相關研究。
2 影像學檢查技術
高分辨率胸部 CT 及 LDCT 是肺結節診斷和隨訪管理最常使用的影像學技術[8,13]。正電子發射計算機斷層顯像（positron emission tomography-computed tomography，PET-CT）視覺分析對無法在 LDCT 上定性的直徑較大的多發性肺結節有較高的診斷準確性（AUC=0.893，95%CI 0.825～0.961）[14]，而 PET-CT 對于直徑較小的肺結節（直徑<8 mm）的鑒別并無明顯優勢[15]；對于既往有惡性腫瘤病史的患者，PET-CT 在肺結節的評估中表現出良好的診斷性能，在多發性肺結節中可以鑒定出需要進一步行組織學評估的結節[16]。超低劑量 CT（ultralow dose computed tomography，ULDCT）和磁共振成像（magnetic resonance imaging，MRI）等檢查方法也在肺結節的篩查、診斷和管理中逐步被嘗試使用[17-18]。采用與常規胸部 X 射線相同的放射劑量進行 ULDCT 篩查肺癌是可行的，結合最大強度投影（maximum intensity projection，MIP）和計算機輔助診斷（computer-aided detection，CAD），ULDCT 對肺結節的檢出率可達 97.5%[19]，關于 ULDCT 和 LDCT 在肺結節檢測中的實際效能的臨床試驗也已經逐步開展（NCT03305978）[20]。此外，和 CT 相比，3T-MRI 能夠更加準確地檢出直徑> 5 mm 的肺結節[18]。隨著多學科的融合發展，影像學檢查技術不斷地更迭，不僅減少了放射線對人體的輻射，而且提高了對肺結節的檢測效能。
3 多發性肺結節的影像學管理
多發性肺結節的管理一直是臨床醫生面臨的難題，目前認為在多發性肺結節評估中若有 1 個占主導地位的結節和（或）多個小結節者，建議單獨評估每個結節，通過 CT 進行隨訪管理，必要時多學科討論或借助新技術（如液體活檢等）進行評估[8]。對多發性肺結節制定一個有條理的影像學評價方法比對 SPN 更加困難，但它們也有許多相同之處。
3.1 肺結節外觀特征
根據當前現有的肺結節指南，結節大小是對其性質判斷的主要因素之一[21-23]。良性或惡性病變可能或大或小，結節大小與惡性腫瘤不存在絕對的關系，多發結節性轉移瘤的大小不一，而良性病變大小相對均一。
?Horeweg 等[24]列出了結節大小與肺癌發生率之間的關系；見表 1。體積≤100 mm3或最大直徑<5 mm 肺結節的肺癌發生率為 0.6%、0.4%，而在基線篩查中沒有發現肺結節的肺癌發生率為 0.4%，二者差異無統計學意義，這提示此類小結節并不能預測肺癌的發生。此外，Missrie 等[25]通過對數字 X 線攝影（digital radiology，DR）上最大直徑<6 mm 的結節分析發現，95.5% 的結節是鈣化灶或者假陽性結節。多發性肺結節中大部分是微小結節（最大直徑<5 mm），而此部分結節為惡性的可能性是很小的，因此，在多發性肺結節中應當關注體積（>100 mm3）或最大直徑（> 5 mm）較大的結節。
表1
NELSON 篩查研究關于結節大小和肺癌發生率之間的關系[24]
在臨床中評估肺結節的大小最常使用的指標是最大直徑而非結節體積，然而有研究[26]表明：與半自動體積測量的肺結節大小相比，通過平均直徑或最大直徑評估肺結節體積導致結節體積平均被高估了 47.2% 和 85.1%，可見通過直徑來評估結節的大小不是十分可靠。因此，在結節大小測定時引入半自動或人工智能算法測定結節體積大小或許可以更加準確評估肺結節的大小，從而為臨床決策提供更加可靠的依據。
類風濕等良性病變導致的肺結節其邊緣比較清晰，主要以實性圓形或類圓形結節為主，一般結合病史較容易鑒別[27]。惡性結節多表現為分葉、毛刺邊緣、輪廓不規則、邊界不清[28]，而邊緣光滑銳利、密度均勻、邊界清晰也是轉移瘤的常見影像學征象。“放射冠”、胸膜尾征及暈輪征等比較典型的影像學表現也經常在肺癌中出現，暈輪征會隨著病理特點而發生變化，反映了腫瘤在肺泡壁上的蔓延[29]。
肺結節位置在鑒別診斷中也有一定指向性：轉移瘤一般邊界清晰、密度均勻、大小不一，而且常出現在雙肺中下肺野；原發性肺結核多好發于胸膜下通氣良好的肺區，如上葉下部和下葉上部；約 2/3 的肺癌發生在肺上葉，尤其是右肺上葉最常受累[29]。
3.2 肺結節內部結構
不同密度的肺結節發生惡變的可能性是不一致的。大部分中、低危實性肺結節在隨訪過程中可以消退，而未消退的肺結節中僅少部分最終被確診為肺癌[30]。對孤立性及多發性 pGGN 和 mGGN 的長期［（50.26±7.3）個月］隨訪發現有 31.3%（15/48）的結節自行消退、8.3%（4/48）的結節變小、43.8%（21/48）的結節未發生明顯變化，16.7%（8/48）的結節出現了進展，4 個結節被最終確診為肺癌[31]。
肺結節密度的改變對于腫瘤的判斷有重要參考價值。Wu 等[32]對亞厘米的 pGGN 研究發現：肺結節相關血管增粗扭曲、肺結節邊緣的毛糙以及清晰的腫瘤-肺界面可能提示浸潤性病變。Revel 等[33]的研究也發現：當 CT 的縱隔窗口中測量到實性成份時，肺腺癌浸潤的特異性為 86%～96%。與肺結節相關的支氣管管壁的增厚以及管腔狹窄或不規則也提示結節惡性可能性大。
3.3 多發性肺結節數目
多發性肺結節管理無法避免的一個問題就是肺結節的數目。Heuvelmans 等[34]研究了關于結節數目和肺癌發生率之間的關系；見表 2。在基線 LDCT 篩查中，48.5% 的患者（n=3 392）至少有 2 個肺結節，而肺癌的發生率并沒有隨結節數目的變化而顯著變化，因此，肺結節數目的多少并不能為結節性質的判斷提供幫助，在 LDCT 篩查中發現的多發性肺結節應當單獨評估，可依據現有的 SPN 指南進行管理。新增肺結節數目與肺癌發生率之間的關系也并不明顯，但是新增肺結節數目與最大結節的大小之間存在負相關的關系，而較大結節演變為肺癌的可能性明顯高于小結節[35]。盡管肺結節數目和發生肺癌之間無明顯關系，但是對于較大的肺結節應該重視，這也是目前普遍的觀點。
表2
基線 LDCT 篩查發現肺結節數目和肺癌發生率之間的關系[34]
3.4 肺結節隨訪
對于多發性肺結節，積極的臨床干預是不提倡的。如前所述，絕大部分肺結節是良性的、甚至可自行消退，而且多發性肺結節有明顯的個體化特點，不恰當的臨床干預可能對后續其它肺結節的處理產生很大影響。因此，對于多發性肺結節應該立足于規范合理的隨訪，必要時才予以臨床干預，同時要和患者建立和諧關系，對他們所產生的焦慮等消極情緒及時予以疏導[36]。
將結節倍增時間以及體積大小結合起來對肺結節進行危險分層從而對結節可以實行更好的管理[30]，肺結節非生長依賴性的特征，如肺結節位置、分布、邊緣和形狀等可以提高肺結節的良惡性預測[37]。Karki 等[38]提出：基于解剖結構進行分類以縮小鑒別診斷，然后明確相關的危險因素、結節大小及數量，對于高危結節可采取侵入性檢查方法或 PET-CT 等檢查進一步定性，定性后根據當前的孤立性肺結節指南或共識進行隨訪。這種方法融合了很多因素，對于肺結節的管理可能更加準確和個體化，但同時需要多學科進行協作，從而對肺結節的管理做出更加合理準確的判斷。
對 MILD（Multicentric Italian Lung Detection）試驗[31]數據分析發現：亞實性 GGN（尤其是 pGGN）演變為肺癌的可能較小，對于此類結節的管理，動態監測或許是最佳選擇。而對于 mGGN（實性成份>50%），最佳觀察時間是發現結節后的 36 個月內，隨訪過程中若有 1 個結節出現進展時，那么對于其它結節的觀察也應當更加慎重[39]。對于多發性肺結節，尤其是 GGN，長期的影像學隨訪管理和必要的外科干預顯示了可接受的腫瘤結果[40]。
Marcus 等[41]基于英國肺癌篩查試驗的數據構建一個包含肺結節類型等 10 個指標的肺癌預測模型，對肺結節性質有良好的鑒別能力（AUC=0.882，95%CI 0.848～0.907）。Brock 肺癌預測模型也顯示出了很好的良惡性鑒別效能（AUC=0.912，95%CI 0.891～0.932）[42]。盡管醫生對惡性肺結節的預測要比預測模型準確，但是醫生對于結節判斷時所采用的檢查更激進[43]，為了更好地給患者提供優質的服務，改進指南、落實指南以及宣傳指南是必要的。
總體來說，直徑<5 mm 的肺結節為惡性的可能性很小[24]，推薦在多發性肺結節的隨訪管理中側重于直徑>5 mm 的肺結節。對于多發性非高危肺結節，參考現有肺結節指南[8]，應該以占主導地位的肺結節進行隨訪管理；而對于存在至少 1 個高危結節的多發性肺結節的隨訪，通過相關預測模型和影像學檢查技術等充分評估，參考現有指南[8,13,23]進行 CT 復查，觀察有無變化，必要時可考慮侵入性檢查（如：支氣管內超聲引導下肺活檢術、經胸壁肺穿刺活檢等）。對于多發性肺結節的診斷和治療應當是基于多學科充分討論后做出的最佳選擇，從而謀求患者獲益最大化。
4 總結與展望
多發性肺結節是當下乃至今后一段時間的突出臨床問題。關于多發性肺結節的研究是多層面的，從基因水平、分子標志物、影像學特征及管理策略去進一步認識和理解多發性肺結節是必要的，對于多發性肺結節良惡性的準確評估有助于早期診斷、選擇合適的診療策略和減少醫療費用。
對于多發性肺結節的管理應當以影像學資料為核心，結合相關臨床資料，通過長期的規范隨訪管理，參考現有的（孤立性）肺結節指南，從而提高多發性肺結節的診斷準確性，減少不必要的臨床干預。當下對于肺結節的鑒別診斷主要基于影像學檢查以及免疫組織化學等病理結果，而通過整合蛋白組學的模型可以很好地從惡性肺結節中鑒別出良性肺結節，若將其運用于臨床實際工作中，將可以減少對良性結節的不必要侵入性檢查[44]。隨著人工智能（artificial intelligence，AI）技術的發展，對于當下這種超高體量的影像圖片，AI 技術的應用可以最大程度地提取重要病灶的特點并完成自動化檢測、表征和定量任務，對結節的分類、測量及分層有很高的一致性，這不僅減少了放射科醫生的工作量，而且避免了因不同醫師之間的主觀性所導致的差異[45]。
利益沖突：無。
作者貢獻：武強負責選題、查找資料、撰寫及修改論文；張博友負責查找資料、修改論文；孫飛負責修改論文；史宏燦負責選題、修改及審定論文。
隨著低劑量 CT（low-dose computed tomography，LDCT）在肺癌篩查中的廣泛應用，使得越來越多的肺結節被檢測出來。據相關研究[1-5]報道：通過 LDCT 進行肺癌篩查，肺結節在人群中的總檢出率達 26.32%～31%，而肺癌的檢出率為 0.4%～1.5%；通過 LDCT 篩查出來的肺結節中超過 20% 是多發性肺結節[5]，而此類肺結節的準確判斷對治療有很大影響，同側不同肺葉或雙側的多發性肺結節在治療上有很大的個體化因素[6-7]，從而導致當前對多發性肺結節還未形成統一的指南。孤立性肺結節（solitary pulmonary nodule，SPN）的管理主要依賴于對結節影像學特征的準確判斷[8-10]，因此，本研究擬從影像學角度出發綜述目前多發性肺結節的影像學管理現狀和進展。
1 多發性肺結節的定義及分類
將影像學上表現為直徑≤3 cm 的局灶性、類圓形、密度增高的實性或亞實性肺部陰影且數量≥2 個的結節定義為多發性肺結節[8]，多發性肺結節多表現為 1 個主結節伴 1 個或多個小結節。此定義是基于影像學表現，因此，對于肺結節的準確判斷決定了后續的治療和管理。
根據多發性肺結節的特點進行分類以便更好地管理。（1）結節密度分類：實性肺結節指肺內圓形或類圓形病變，病變陰影足以掩蓋其中走行的血管和支氣管影；亞實性肺結節指含有磨玻璃陰影的肺結節，根據是否有實性成份進一步分為純磨玻璃結節（pure ground-glass nodules，pGGN）或混合型磨玻璃結節（mixed ground-glass nodules，mGGN）。（2）結節起源分類：分為多原發性肺結節和多發轉移性肺結節，前者有不同的名稱，如：同時性多發性肺結節[11]、異時性多發性肺結節[12]等，本文重點闡述多原發性肺結節的相關研究。
2 影像學檢查技術
高分辨率胸部 CT 及 LDCT 是肺結節診斷和隨訪管理最常使用的影像學技術[8,13]。正電子發射計算機斷層顯像（positron emission tomography-computed tomography，PET-CT）視覺分析對無法在 LDCT 上定性的直徑較大的多發性肺結節有較高的診斷準確性（AUC=0.893，95%CI 0.825～0.961）[14]，而 PET-CT 對于直徑較小的肺結節（直徑<8 mm）的鑒別并無明顯優勢[15]；對于既往有惡性腫瘤病史的患者，PET-CT 在肺結節的評估中表現出良好的診斷性能，在多發性肺結節中可以鑒定出需要進一步行組織學評估的結節[16]。超低劑量 CT（ultralow dose computed tomography，ULDCT）和磁共振成像（magnetic resonance imaging，MRI）等檢查方法也在肺結節的篩查、診斷和管理中逐步被嘗試使用[17-18]。采用與常規胸部 X 射線相同的放射劑量進行 ULDCT 篩查肺癌是可行的，結合最大強度投影（maximum intensity projection，MIP）和計算機輔助診斷（computer-aided detection，CAD），ULDCT 對肺結節的檢出率可達 97.5%[19]，關于 ULDCT 和 LDCT 在肺結節檢測中的實際效能的臨床試驗也已經逐步開展（NCT03305978）[20]。此外，和 CT 相比，3T-MRI 能夠更加準確地檢出直徑> 5 mm 的肺結節[18]。隨著多學科的融合發展，影像學檢查技術不斷地更迭，不僅減少了放射線對人體的輻射，而且提高了對肺結節的檢測效能。
3 多發性肺結節的影像學管理
多發性肺結節的管理一直是臨床醫生面臨的難題，目前認為在多發性肺結節評估中若有 1 個占主導地位的結節和（或）多個小結節者，建議單獨評估每個結節，通過 CT 進行隨訪管理，必要時多學科討論或借助新技術（如液體活檢等）進行評估[8]。對多發性肺結節制定一個有條理的影像學評價方法比對 SPN 更加困難，但它們也有許多相同之處。
3.1 肺結節外觀特征
根據當前現有的肺結節指南，結節大小是對其性質判斷的主要因素之一[21-23]。良性或惡性病變可能或大或小，結節大小與惡性腫瘤不存在絕對的關系，多發結節性轉移瘤的大小不一，而良性病變大小相對均一。
?Horeweg 等[24]列出了結節大小與肺癌發生率之間的關系；見表 1。體積≤100 mm3或最大直徑<5 mm 肺結節的肺癌發生率為 0.6%、0.4%，而在基線篩查中沒有發現肺結節的肺癌發生率為 0.4%，二者差異無統計學意義，這提示此類小結節并不能預測肺癌的發生。此外，Missrie 等[25]通過對數字 X 線攝影（digital radiology，DR）上最大直徑<6 mm 的結節分析發現，95.5% 的結節是鈣化灶或者假陽性結節。多發性肺結節中大部分是微小結節（最大直徑<5 mm），而此部分結節為惡性的可能性是很小的，因此，在多發性肺結節中應當關注體積（>100 mm3）或最大直徑（> 5 mm）較大的結節。
表1
NELSON 篩查研究關于結節大小和肺癌發生率之間的關系[24]
在臨床中評估肺結節的大小最常使用的指標是最大直徑而非結節體積，然而有研究[26]表明：與半自動體積測量的肺結節大小相比，通過平均直徑或最大直徑評估肺結節體積導致結節體積平均被高估了 47.2% 和 85.1%，可見通過直徑來評估結節的大小不是十分可靠。因此，在結節大小測定時引入半自動或人工智能算法測定結節體積大小或許可以更加準確評估肺結節的大小，從而為臨床決策提供更加可靠的依據。
類風濕等良性病變導致的肺結節其邊緣比較清晰，主要以實性圓形或類圓形結節為主，一般結合病史較容易鑒別[27]。惡性結節多表現為分葉、毛刺邊緣、輪廓不規則、邊界不清[28]，而邊緣光滑銳利、密度均勻、邊界清晰也是轉移瘤的常見影像學征象。“放射冠”、胸膜尾征及暈輪征等比較典型的影像學表現也經常在肺癌中出現，暈輪征會隨著病理特點而發生變化，反映了腫瘤在肺泡壁上的蔓延[29]。
肺結節位置在鑒別診斷中也有一定指向性：轉移瘤一般邊界清晰、密度均勻、大小不一，而且常出現在雙肺中下肺野；原發性肺結核多好發于胸膜下通氣良好的肺區，如上葉下部和下葉上部；約 2/3 的肺癌發生在肺上葉，尤其是右肺上葉最常受累[29]。
3.2 肺結節內部結構
不同密度的肺結節發生惡變的可能性是不一致的。大部分中、低危實性肺結節在隨訪過程中可以消退，而未消退的肺結節中僅少部分最終被確診為肺癌[30]。對孤立性及多發性 pGGN 和 mGGN 的長期［（50.26±7.3）個月］隨訪發現有 31.3%（15/48）的結節自行消退、8.3%（4/48）的結節變小、43.8%（21/48）的結節未發生明顯變化，16.7%（8/48）的結節出現了進展，4 個結節被最終確診為肺癌[31]。
肺結節密度的改變對于腫瘤的判斷有重要參考價值。Wu 等[32]對亞厘米的 pGGN 研究發現：肺結節相關血管增粗扭曲、肺結節邊緣的毛糙以及清晰的腫瘤-肺界面可能提示浸潤性病變。Revel 等[33]的研究也發現：當 CT 的縱隔窗口中測量到實性成份時，肺腺癌浸潤的特異性為 86%～96%。與肺結節相關的支氣管管壁的增厚以及管腔狹窄或不規則也提示結節惡性可能性大。
3.3 多發性肺結節數目
多發性肺結節管理無法避免的一個問題就是肺結節的數目。Heuvelmans 等[34]研究了關于結節數目和肺癌發生率之間的關系；見表 2。在基線 LDCT 篩查中，48.5% 的患者（n=3 392）至少有 2 個肺結節，而肺癌的發生率并沒有隨結節數目的變化而顯著變化，因此，肺結節數目的多少并不能為結節性質的判斷提供幫助，在 LDCT 篩查中發現的多發性肺結節應當單獨評估，可依據現有的 SPN 指南進行管理。新增肺結節數目與肺癌發生率之間的關系也并不明顯，但是新增肺結節數目與最大結節的大小之間存在負相關的關系，而較大結節演變為肺癌的可能性明顯高于小結節[35]。盡管肺結節數目和發生肺癌之間無明顯關系，但是對于較大的肺結節應該重視，這也是目前普遍的觀點。
表2
基線 LDCT 篩查發現肺結節數目和肺癌發生率之間的關系[34]
3.4 肺結節隨訪
對于多發性肺結節，積極的臨床干預是不提倡的。如前所述，絕大部分肺結節是良性的、甚至可自行消退，而且多發性肺結節有明顯的個體化特點，不恰當的臨床干預可能對后續其它肺結節的處理產生很大影響。因此，對于多發性肺結節應該立足于規范合理的隨訪，必要時才予以臨床干預，同時要和患者建立和諧關系，對他們所產生的焦慮等消極情緒及時予以疏導[36]。
將結節倍增時間以及體積大小結合起來對肺結節進行危險分層從而對結節可以實行更好的管理[30]，肺結節非生長依賴性的特征，如肺結節位置、分布、邊緣和形狀等可以提高肺結節的良惡性預測[37]。Karki 等[38]提出：基于解剖結構進行分類以縮小鑒別診斷，然后明確相關的危險因素、結節大小及數量，對于高危結節可采取侵入性檢查方法或 PET-CT 等檢查進一步定性，定性后根據當前的孤立性肺結節指南或共識進行隨訪。這種方法融合了很多因素，對于肺結節的管理可能更加準確和個體化，但同時需要多學科進行協作，從而對肺結節的管理做出更加合理準確的判斷。
對 MILD（Multicentric Italian Lung Detection）試驗[31]數據分析發現：亞實性 GGN（尤其是 pGGN）演變為肺癌的可能較小，對于此類結節的管理，動態監測或許是最佳選擇。而對于 mGGN（實性成份>50%），最佳觀察時間是發現結節后的 36 個月內，隨訪過程中若有 1 個結節出現進展時，那么對于其它結節的觀察也應當更加慎重[39]。對于多發性肺結節，尤其是 GGN，長期的影像學隨訪管理和必要的外科干預顯示了可接受的腫瘤結果[40]。
Marcus 等[41]基于英國肺癌篩查試驗的數據構建一個包含肺結節類型等 10 個指標的肺癌預測模型，對肺結節性質有良好的鑒別能力（AUC=0.882，95%CI 0.848～0.907）。Brock 肺癌預測模型也顯示出了很好的良惡性鑒別效能（AUC=0.912，95%CI 0.891～0.932）[42]。盡管醫生對惡性肺結節的預測要比預測模型準確，但是醫生對于結節判斷時所采用的檢查更激進[43]，為了更好地給患者提供優質的服務，改進指南、落實指南以及宣傳指南是必要的。
總體來說，直徑<5 mm 的肺結節為惡性的可能性很小[24]，推薦在多發性肺結節的隨訪管理中側重于直徑>5 mm 的肺結節。對于多發性非高危肺結節，參考現有肺結節指南[8]，應該以占主導地位的肺結節進行隨訪管理；而對于存在至少 1 個高危結節的多發性肺結節的隨訪，通過相關預測模型和影像學檢查技術等充分評估，參考現有指南[8,13,23]進行 CT 復查，觀察有無變化，必要時可考慮侵入性檢查（如：支氣管內超聲引導下肺活檢術、經胸壁肺穿刺活檢等）。對于多發性肺結節的診斷和治療應當是基于多學科充分討論后做出的最佳選擇，從而謀求患者獲益最大化。
4 總結與展望
多發性肺結節是當下乃至今后一段時間的突出臨床問題。關于多發性肺結節的研究是多層面的，從基因水平、分子標志物、影像學特征及管理策略去進一步認識和理解多發性肺結節是必要的，對于多發性肺結節良惡性的準確評估有助于早期診斷、選擇合適的診療策略和減少醫療費用。
對于多發性肺結節的管理應當以影像學資料為核心，結合相關臨床資料，通過長期的規范隨訪管理，參考現有的（孤立性）肺結節指南，從而提高多發性肺結節的診斷準確性，減少不必要的臨床干預。當下對于肺結節的鑒別診斷主要基于影像學檢查以及免疫組織化學等病理結果，而通過整合蛋白組學的模型可以很好地從惡性肺結節中鑒別出良性肺結節，若將其運用于臨床實際工作中，將可以減少對良性結節的不必要侵入性檢查[44]。隨著人工智能（artificial intelligence，AI）技術的發展，對于當下這種超高體量的影像圖片，AI 技術的應用可以最大程度地提取重要病灶的特點并完成自動化檢測、表征和定量任務，對結節的分類、測量及分層有很高的一致性，這不僅減少了放射科醫生的工作量，而且避免了因不同醫師之間的主觀性所導致的差異[45]。
利益沖突：無。
作者貢獻：武強負責選題、查找資料、撰寫及修改論文；張博友負責查找資料、修改論文；孫飛負責修改論文；史宏燦負責選題、修改及審定論文。
