因家里老人体检胸部 CT 检出 4 mm 结节，近日翻阅了国内外几项筛查试验，发现了一些让人惊讶的数据。比如：
①即使是 ＞ 30 mm 的肺部肿物，依然有过半（59%）为良性病变。
②我国良性肺结节中，炎症引起的结节占据半壁江山。
具体分享如下。
健康人群中肺结节检出概率
只要一提起肺癌筛查，就绕不开这个领域里的标杆项目 NLST 研究。这项研究发表在顶刊新英格兰医学杂志（NEJM）上1，研究针对 55 ~ 74 岁无症状、有吸烟史（每年吸烟超过 30 包）的人群，共纳入 53,454 人，随机分为两组，分别使用低剂量 CT（LDCT）和胸片进行每年 1 次的筛查。
在第一年筛查时，使用两种检测方法的肺结节检出率分别为27.3%和9.2%。
图 1 NLST 研究检出率 （数据来源：National Lung Screening Trial Research Team· 2013）
在国内也有类似的筛查数据。
2018 年上海胸科医院发表的一项筛查试验2对社区居民进行筛查 ，入组条件为年龄 45 ~ 70 岁，且至少满足以下一项危险因素：吸烟 > 20 包/年，癌症家族史或既往史，粉尘、石棉或辐射等职业暴露，长期被动吸烟史，长期烟雾暴露史。研究中有 3512 名居民接受 LDCT 筛查，共 804 名受试者检出 ≥ 4 mm 的非钙化结节，检出率为22.9%。
表 1 国内外大型筛查试验使用 LDCT 的结节检出率
90% 以上的肺结节为良性病变
可以看到在无症状的健康人群中，肺结节的检出率着实不低。但继续看下去，会发现在多数筛查试验中，90% 以上的结节均为良性病变。
以 NLST 研究为例，在接受 LDCT 检出结节的 7191 名患者中，仅 270 名患者在后续随访中确诊肺癌（3.7%）。在接受胸片检出结节的 2387 名患者中，仅 136 名患者确诊肺癌（5.7%）。——可以看到 CT 检测灵敏度高，胸片检测特异度更高。
在上海胸科医院的筛查试验中，对基线检出结节的患者进行 2 年随访，确诊肺癌的患者为 51 例（1.5%）。
JAMA 上发表的一篇系统综述对多个筛查试验做了荟萃分析，不同的筛查试验数据略有差异，但多数试验中 > 90% 的结节都是良性的3。
＞ 30mm 的肺部肿物中，59% 仍为良性病变
一般而言，结节越大，恶性的可能性就越大。这可能是句众所周知的废话。
但当把所有结节的情况都量化成数据后，很多医生会震惊——即使是在 ＞ 30 mm 的肺部肿物中，依然有超过一半（59%）是良性的病变！
按 NLST 研究的数据，在基线时使用低剂量 CT 测量直径如下的结节中，确认为肺癌者比例分别为：
图 2 NLST 研究结节确诊情况（数据来源：National Lung Screening Trial Research Team· 2013；注：来自国外人群的数据，仅供参考）
可以看到 4 mm 的结节，整体而言良性概率可达 99% 以上。当然，对于具体结节的判断，还需要考虑年龄、影像学征象（毛刺征、边缘是否光滑）、吸烟史等，可以进一步通过恶性概率预测模型计算特定结节的恶性概率。
良性结节的常见原因
从数据上看到，良性结节占了所有检出结节的九成及以上。但良性病变具体由哪些原因引起呢？国内指南中只提及一句简单的「良性病变可由感染或非感染因素导致的炎症性疾病」引起。
在 2019 年 Ann Thorac Med 的一篇综述里，列了详尽的鉴别诊断列表4：
（数据来源：Loverdos K· 2019）
但这毕竟是老外罗列的鉴别诊断，还是想看看我国人群的数据。在已发表数据库里检索我国的良性结节的病理类型，发现一篇 2021 年发表的文章，报告了 318 例来自我国样本人群的可疑肺结节病理数据，其中良性结节分类占比和具体频数如下：
（数据来源：XQ Duan · 2021）
可以看到在我国患者中，肺结节主要是结核以及各种炎症引起的结节。不过这些数据来自医院中进行病理检测的样本，并非实际诊疗中遇到的所有结节的病理类型分布。比如医生通过影像阅片，可以明确为良性病变、不需要后续检查辅助决策的结节，通常就不会再进行病理穿刺。
但需要注意的是，肺结节，尤其是肺小结节的诊断一直都是临床上的一大难点。在 0.4% 的肺癌病例中，可以看到看上去完全正常的胸部 X 光特征6。反之亦然。北京大学学报报告了一例患者，影像片子中看上去像陈旧性结核灶（左肺尖段、伴有钙化的实性结节），却经病理诊断，确认为恶性肿瘤7。所以面对肺结节，即使有 99% 的良性概率，还是不能完全掉以轻心。
致谢：本文经 重庆大学附属肿瘤医院 主任医师 罗玲 专业审核
参考文献
1. National Lung Screening Trial Research Team, Church TR, Black WC, et al. Results of initial low-dose computed tomographic screening for lung cancer. N Engl J Med. 2013;368(21):1980-1991. doi:10.1056/NEJMoa1209120
2. Yang W, Qian F, Teng J, et al. Community-based lung cancer screening with low-dose CT in China: Results of the baseline screening. Lung Cancer. 2018;117:20-26. doi:10.1016/j.lungcan.2018.01.003
3. Bach PB, Mirkin JN, Oliver TK, et al. Benefits and harms of CT screening for lung cancer: a systematic review. JAMA. 2012;307(22):2418-2429. doi:10.1001/jama.2012.5521
4. Loverdos K, Fotiadis A, Kontogianni C, Iliopoulou M, Gaga M. Lung nodules: A comprehensive review on current approach and management. Ann Thorac Med. 2019;14(4):226-238.
5. Duan XQ, Wang XL, Zhang LF, et al. Establishment and validation of a prediction model for the probability of malignancy in solid solitary pulmonary nodules in northwest China. J Surg Oncol. 2021;123(4):1134-1143. doi:10.1002/jso.26356
6. Bhatt M, Kant S, Bhaskar R. Pulmonary tuberculosis as differential diagnosis of lung cancer. South Asian J Cancer. 2012;1(1):36-42. doi:10.4103/2278-330X.96507
7. 欧阳雨晴, 倪莲芳, 刘新民. 肺结节多学科联合诊治价值. Beijing Da Xue Xue Bao Yi Xue Ban. 2021;53(3):628-631. doi:10.19723/j.issn.1671-167X.2021.03.032