结直肠癌定量病理分析改善无复发生存期预测
原创 图灵基因 图灵基因 2022-10-28 10:11 发表于江苏
收录于合集#前沿生物大数据分析
PHOENIX —在由梅奥诊所研究团队领导的一项使用人工智能（AI）的跨国研究中，研究人员开发了一种算法来改善对结直肠癌复发的预测。研究结果发表在《Gastroenterology》上的一篇题为“Quantitative Pathologic Analysis of Digitized Images of Colorectal Carcinoma Improves Prediction of Recurrence-Free Survival”的文章中。
根据美国癌症协会（American Cancer Society）的数据，除皮肤癌外，结直肠癌是美国第三大最常见的癌症。
Rish Pai，医学博士，亚利桑那州梅奥诊所的病理学家，该文章的资深作者，开发了QuantCRC，一种深度学习分割算法，使用近6500张数字幻灯片图像来识别肿瘤内的不同区域。
从每张结直肠癌图像中记录15个参数，并与病理报告和健康记录中的结果进行比较。然后使用QuantCRC建立一个预后模型来预测无复发生存期。
研究人员使用来自澳大利亚、加拿大和美国结肠癌家族登记参与地点（包括梅奥诊所）的结肠癌生物样本，组成内部训练队列。他们在加拿大和美国的一个没有参与结肠癌家族登记的外部队列中验证了结果。
“QuantCRC可以识别肿瘤内的不同区域，并从这些区域提取定量数据。”Pai博士说，“该算法将图像转换为肿瘤特有的一组数字。我们分析的大量肿瘤使我们能够了解哪些特征最能预测肿瘤行为。我们现在可以将所学知识应用于新的结肠癌，来预测肿瘤的行为。”
例如，该算法可以识别出可能不需要接受化疗的患者群体，因为他们的复发概率很低。它还可以帮助识别那些可能从强化治疗或随访中受益的高危复发患者。
Pai博士说，他希望这项研究对结肠癌患者、检查结肠癌样本的病理学家以及治疗结肠癌的肿瘤学家都有价值。
“对于结肠癌患者，该算法为肿瘤学家提供了另一种工具来帮助指导治疗和随访。”Pai博士说。
来自澳大利亚、加拿大和美国的研究团队得出结论，QuantCRC为结直肠癌的常规病理报告提供了强有力的补充。使用QuantCRC的预后模型可以改善无复发生存期的预测。
Pai博士说，作为研究的下一步，他计划利用QuantCRC更好地了解肿瘤复发的机制，并看看它能否预测对某些治疗的反应，比如免疫疗法。
本研究的资金部分由结肠癌家族登记处提供，部分由美国国家癌症研究所和美国国立卫生研究院（U01 CA167551）提供。
除了Pai博士，梅奥诊所的其他作者有Imon Banerjee博士，Noralane Lindor医学博士，Bhavik Patel医学博士，以及Niloy Jewel Samadder医学博士。
