結(jié)直腸癌定量病理分析改善無(wú)復(fù)發(fā)生存期預(yù)測(cè)

原創(chuàng)?圖靈基因?圖靈基因?2022-10-28 10:11?發(fā)表于江蘇

收錄于合集#前沿生物大數(shù)據(jù)分析

PHOENIX —在由梅奧診所研究團(tuán)隊(duì)領(lǐng)導(dǎo)的一項(xiàng)使用人工智能（AI）的跨國(guó)研究中，研究人員開(kāi)發(fā)了一種算法來(lái)改善對(duì)結(jié)直腸癌復(fù)發(fā)的預(yù)測(cè)。研究結(jié)果發(fā)表在《Gastroenterology》上的一篇題為“Quantitative Pathologic Analysis of Digitized Images of Colorectal Carcinoma Improves Prediction of Recurrence-Free Survival”的文章中。

根據(jù)美國(guó)癌癥協(xié)會(huì)（American Cancer Society）的數(shù)據(jù)，除皮膚癌外，結(jié)直腸癌是美國(guó)第三大最常見(jiàn)的癌癥。

Rish Pai，醫(yī)學(xué)博士，亞利桑那州梅奧診所的病理學(xué)家，該文章的資深作者，開(kāi)發(fā)了QuantCRC，一種深度學(xué)習(xí)分割算法，使用近6500張數(shù)字幻燈片圖像來(lái)識(shí)別腫瘤內(nèi)的不同區(qū)域。

從每張結(jié)直腸癌圖像中記錄15個(gè)參數(shù)，并與病理報(bào)告和健康記錄中的結(jié)果進(jìn)行比較。然后使用QuantCRC建立一個(gè)預(yù)后模型來(lái)預(yù)測(cè)無(wú)復(fù)發(fā)生存期。

研究人員使用來(lái)自澳大利亞、加拿大和美國(guó)結(jié)腸癌家族登記參與地點(diǎn)（包括梅奧診所）的結(jié)腸癌生物樣本，組成內(nèi)部訓(xùn)練隊(duì)列。他們?cè)诩幽么蠛兔绹?guó)的一個(gè)沒(méi)有參與結(jié)腸癌家族登記的外部隊(duì)列中驗(yàn)證了結(jié)果。

“QuantCRC可以識(shí)別腫瘤內(nèi)的不同區(qū)域，并從這些區(qū)域提取定量數(shù)據(jù)?！盤(pán)ai博士說(shuō)，“該算法將圖像轉(zhuǎn)換為腫瘤特有的一組數(shù)字。我們分析的大量腫瘤使我們能夠了解哪些特征最能預(yù)測(cè)腫瘤行為。我們現(xiàn)在可以將所學(xué)知識(shí)應(yīng)用于新的結(jié)腸癌，來(lái)預(yù)測(cè)腫瘤的行為?！?/p>

例如，該算法可以識(shí)別出可能不需要接受化療的患者群體，因?yàn)樗麄兊膹?fù)發(fā)概率很低。它還可以幫助識(shí)別那些可能從強(qiáng)化治療或隨訪中受益的高危復(fù)發(fā)患者。

Pai博士說(shuō)，他希望這項(xiàng)研究對(duì)結(jié)腸癌患者、檢查結(jié)腸癌樣本的病理學(xué)家以及治療結(jié)腸癌的腫瘤學(xué)家都有價(jià)值。

“對(duì)于結(jié)腸癌患者，該算法為腫瘤學(xué)家提供了另一種工具來(lái)幫助指導(dǎo)治療和隨訪?！盤(pán)ai博士說(shuō)。

來(lái)自澳大利亞、加拿大和美國(guó)的研究團(tuán)隊(duì)得出結(jié)論，QuantCRC為結(jié)直腸癌的常規(guī)病理報(bào)告提供了強(qiáng)有力的補(bǔ)充。使用QuantCRC的預(yù)后模型可以改善無(wú)復(fù)發(fā)生存期的預(yù)測(cè)。

Pai博士說(shuō)，作為研究的下一步，他計(jì)劃利用QuantCRC更好地了解腫瘤復(fù)發(fā)的機(jī)制，并看看它能否預(yù)測(cè)對(duì)某些治療的反應(yīng)，比如免疫療法。

本研究的資金部分由結(jié)腸癌家族登記處提供，部分由美國(guó)國(guó)家癌癥研究所和美國(guó)國(guó)立衛(wèi)生研究院（U01 CA167551）提供。

除了Pai博士，梅奧診所的其他作者有Imon Banerjee博士，Noralane Lindor醫(yī)學(xué)博士，Bhavik Patel醫(yī)學(xué)博士，以及Niloy Jewel Samadder醫(yī)學(xué)博士。