新輔助化療已成為局部晚期乳腺癌術(shù)前的標(biāo)準(zhǔn)治療方案。通過新輔助化療可實現(xiàn)腫瘤降期，使不可手術(shù)的乳腺癌達(dá)到手術(shù)條件，特別是病理完全緩解（pathological complete response,pCR）的實現(xiàn)，可能讓患者避免手術(shù)或改善術(shù)后生存質(zhì)量。但目前病理完全緩解只能通過術(shù)后大體病理評估，在術(shù)前無創(chuàng)精準(zhǔn)地預(yù)測新輔助化療療效的工具亟需開發(fā)。
近日，由廣東省人民醫(yī)院乳腺腫瘤科王坤教授牽頭，聯(lián)合中山大學(xué)附屬第一醫(yī)院、佛山市第一人民醫(yī)院、汕頭市中心醫(yī)院，在英國柳葉刀雜志子刊《e Clinical Medicine》（中科院一區(qū)top，影響因子：17.03）發(fā)表了題為“Longitudinal MRI-based Fusion Novel Model Predicts Pathological Complete Response in Breast Cancer Treated with Neoadjuvant Chemotherapy: A Multicenter, Retrospective Study”的最新研究成果。論文的第一作者為王坤教授團(tuán)隊的黃育鴻博士后。
王坤教授團(tuán)隊以乳腺磁共振成像為切入點，開展了一項人工智能深度影像組學(xué)研究，利用時間動態(tài)磁共振影像大數(shù)據(jù)，構(gòu)建了針對乳腺癌不同分子亞型的多種機(jī)器學(xué)習(xí)模型，可在術(shù)前精準(zhǔn)預(yù)測乳腺癌的病理完全緩解，取得良好的預(yù)測性能，從而輔助乳腺癌新輔助化療后的手術(shù)制定，也將有助于實施更個體化的患者手術(shù)分層管理。
王坤介紹，在開發(fā)人工智能模型時，考慮到乳腺癌不同亞型存在較大的異質(zhì)性，創(chuàng)新性地根據(jù)乳腺癌的亞型進(jìn)行模型的構(gòu)建以及優(yōu)化，同時，考慮到乳腺癌經(jīng)過新輔助化療后癌灶會發(fā)生明顯改變，該研究聯(lián)合了新輔助化療前和后的兩期磁共振圖像，應(yīng)用深度學(xué)習(xí)和影像組學(xué)的多模態(tài)技術(shù)，在世界范圍內(nèi)首次實現(xiàn)時間動態(tài)磁共振圖像的精準(zhǔn)建模預(yù)測乳腺癌病理完全緩解，并在每種亞型均取得良好的預(yù)測性能。
據(jù)悉，研究收集的圖像數(shù)據(jù)來自患者們在新輔助化療期間常規(guī)做的磁共振檢查，可讓患者獲益于更精準(zhǔn)的醫(yī)療決策時，不增加額外的花銷。該模型在臨床應(yīng)用時，對于乳腺科醫(yī)操作友好，只需要把新輔助化療前和后的兩個時間點的磁共振圖像聯(lián)同癌灶輸入到自動化模型中，即可得出模型的預(yù)測評分，從而為醫(yī)療決策提供依據(jù)。
（通訊員：黃育鴻）
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