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医治肺癌北航又一新打破!
发布时间:2022-05-14 11:58:22 来源:欧宝app下载

  肺癌作为死亡率最高的癌症,其间超越一半的患者在确诊时已是晚期,此刻,表皮生长因子受体(EGFR)靶向医治是引荐的一线医治方案。在靶向医治过程中,首要需对患者进行EGFR基因突变检测,从而筛选出能够承受靶向医治的患者。

  现有的临床办法经过穿刺取出肿瘤安排再进行基因检测来确认基因突变状况,但穿刺只能获取肿瘤部分安排的信息,因为肿瘤的高度异质性或许发生假阴性成果。此外,一部分晚期肺癌患者其肿瘤所在的方位特别,或因为癌症搬运等要素,难以穿刺到适宜的肿瘤安排,导致这部分患者失去靶向医治的时机。因而,亟需一种无创、便利的EGFR基因突变检测办法,作为对穿刺的弥补和辅佐。

  CT印象作为肺癌医治过程中必不可少的东西,供给了很好的无创剖析肺癌的手法,且不会遭到肿瘤异质性的影响;但仅凭人眼阅片难以对其间包含的高维和微观信息进行有用发掘。人工智能技能的开展则充分利用了大数据的优势,可从印象中发掘到人眼难以感知的高维微观信息,构建了微观印象与微观基因信息之间的桥梁。

  本文研制了一种全主动的人工智能系统(Fully Automated Artificial Intelligence System,FAIS),在大数据驱动下直接对CT印象进行全主动的剖析。FAIS运用了根据肺区引导注意力机制的全肺剖析深度学习模型,无需人工辅佐和标示图画,对全肺的反常征象进行主动剖析,并运用EGFR基因型和基因通路信息对模型进行引导练习;终究,可利用CT印象无创地猜测出患者是否存在EGFR基因突变,而且可对患者承受EGFR靶向医治后的无开展生存期进行猜测,从而筛选出靶向医治的获益人群。

  该研讨纳入了国内外9个数据集1.8万余例肺癌患者进行大数据的练习和验证。研讨发现,肺癌EGFR基因突变会导致肿瘤以外区域的形态学改动,因而,全肺剖析比根据肿瘤的剖析办法能发掘到更多的有用信息。在美国TCIA揭露数据集的比照试验标明,FAIS所运用的全肺剖析办法比传统的根据肿瘤的剖析办法功能提高了11.8%。此外,全肺剖析办法无需人工勾画肿瘤病灶,更具有可推广性。在TCIA数据集上进行的基因通路剖析标明,FAIS从CT印象中提取的全肺特征与ERBB、P53、细胞黏附分子通路、ECM受体相互作用通路等靶向医治耐药和癌症搬运相关的基因通路都存在相关,经过大数据学习进一步提醒了微观印象与微观基因信息的联系。终究,FAIS在6个测试数据集8000余例肺癌患者中进行EGFR基因突变猜测时达到了AUC=0.813的精度;而且能猜测患者承受靶向医治后的无开展生存期,对患者进行预后危险分层。凭借FAIS的辅佐,能够对本来难以进行穿刺的患者无创地检测出EGFR基因型,并猜测其靶向医医治效;可有用筛选出靶向医治获益人群,从而提高肺癌患者的生存率。

  图2. FAIS发现EGFR基因突变对微观CT征象的影响不只体现在肿瘤内部(A、B),也或许体现在肿瘤周围(C-H)

  该作业归于医工穿插的深入研讨,论文榜首作者为北航医学科学与工程学院王硕副教授;华西医院余何、甘芸翠博士作为一起一作;一起通讯作者为华西医院呼吸与危重症医学科李为民教授、上海市肺科医院放射科史景云教授、广东省人民医院放射科刘再毅教授、世纪坛医院呼吸与危重症医学科薛新颖教授、大连医科大学隶属第二医院呼吸内科王琪教授、云南省肿瘤医院放射科李振辉博士、301医院呼吸与危重症医学科谢菲教授以及北航医学科学与工程学院田捷教授。该研讨得到国家自然科学基金委严重科研仪器研制项目(62027901)、要点项目(81930053)、青年基金(82001913),科技部要点研制方案(2017YFA0205200)等科研基金的赞助。

  2019年博士结业于我国科学院主动化研讨所,随后参加北航做博士后研讨,于2021年12月在北航医学科学与工程学院任副教授。首要从事人工智能医学印象范畴的研讨,作为榜首作者在柳叶刀子刊Lancet Digital Health(IF: 24.519)、呼吸医学顶刊European Respiratory Journal(IF: 16.671,宣布2篇,均为ESI高被引)、医学图画剖析的威望期刊Medical Image Analysis(IF: 8.545,ESI高被引)等医工穿插范畴的威望刊上宣布系列文章。

  北航医学科学与工程学院以培育服务“健康我国”国家需求、引领年代开展、担任民族复兴大任、具有优异领军领导潜质、医工深度交融的优秀科学家及杰出工程师为方针,面向高度依靠技能支撑和技能打破的生物医学前沿、面向医疗健康技能开展需要、面向高端医疗配备和器械立异需求,引才育才,并针对医工穿插学科人才培育特色,积极探索医工穿插培育新系统和培育形式。

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