人工智能預(yù)測(cè)結(jié)直腸癌，精準(zhǔn)腫瘤學(xué)的一大步
結(jié)直腸癌（Colorectal Cancer，CRC）是全世界范圍內(nèi)發(fā)病率第三的癌癥，每年新增發(fā)病人數(shù)近200萬(wàn)（僅次于乳腺癌和肺癌），每年導(dǎo)致的死亡人數(shù)接近100萬(wàn)（僅次于肺癌）。大約每25個(gè)人就有1人會(huì)在其一生中患上結(jié)直腸癌。
而在我國(guó)，結(jié)直腸癌年發(fā)病人數(shù)僅次于肝癌，2020年新增56萬(wàn)結(jié)直腸癌患者。更重要的是，近30年來(lái)，50歲以下的年輕人群中結(jié)直腸癌的發(fā)病率一直在上升。
近日，德國(guó)亥姆霍茲慕尼黑環(huán)境與健康研究中心 Peng Tingying、德累斯頓工業(yè)大學(xué) Jakob Nikolas Kather 等人在 Cancer Cell 期刊發(fā)表了題為：Transformer-based biomarker prediction from colorectal cancer histology: A large-scale multicentric study 的研究論文。
該研究使用基于transformer神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能（AI）方法，可以預(yù)測(cè)結(jié)直腸癌患者染色組織樣本中的特異性生物標(biāo)志物，提供與臨床測(cè)試相當(dāng)?shù)慕Y(jié)果，
該研究表明，AI預(yù)測(cè)可以加快組織樣分析，從而帶來(lái)更快的治療決定。這種新型的生物標(biāo)志物檢測(cè)模型代表了腫瘤領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)精準(zhǔn)治療的重要一步。
深度學(xué)習(xí)（deep learning）可以加速?gòu)慕Y(jié)直腸癌（CRC）常規(guī)病理切片中預(yù)測(cè)預(yù)后生物標(biāo)志物。然而，目前的方法依賴于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），并且大多只是在小型患者隊(duì)列中進(jìn)行了驗(yàn)證。
在這項(xiàng)研究中，我們開(kāi)發(fā)了一種基于Transformer神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟件，通過(guò)將預(yù)訓(xùn)練的Transformer編碼器與Transformer網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合進(jìn)行補(bǔ)丁聚合，從病理切片中進(jìn)行端到端生物標(biāo)志物預(yù)測(cè)。與目前先進(jìn)的算法相比，該研究開(kāi)發(fā)的基于Transformer的方法大大提高了預(yù)測(cè)性能、通用性、數(shù)據(jù)效率和可解釋性。
經(jīng)過(guò)對(duì)來(lái)自7個(gè)國(guó)家（澳大利亞、中國(guó)、德國(guó)、以色列、荷蘭、英國(guó)、美國(guó)）的16個(gè)隊(duì)列超過(guò)13000例結(jié)直腸癌患者組成的大型多中心隊(duì)列的訓(xùn)練和評(píng)估，該方法在預(yù)測(cè)手術(shù)切除的組織標(biāo)本的微衛(wèi)星不穩(wěn)定性（MSI）方面達(dá)到了0.99的靈敏度和超過(guò)0.99的陰性預(yù)測(cè)值。引人注目的是，盡管該模型只在患者手術(shù)切除的組織樣本上訓(xùn)練過(guò)，但其也可以在結(jié)腸鏡檢查中獲得的活檢組織上達(dá)到臨床級(jí)性能，從而解決了一個(gè)長(zhǎng)期存在的診斷難題。
論文作者 Sophia J. Wagner 強(qiáng)調(diào)，當(dāng)終在臨床常規(guī)中使用該算法模型，對(duì)活檢組織的進(jìn)一步支持，增加了該算法對(duì)患者的益處。
由于其對(duì)活檢組織的高靈敏度，這種AI算法模型可作為預(yù)篩查工具，隨后再進(jìn)行肯定性檢測(cè)。應(yīng)用基于AI的生物標(biāo)志物預(yù)測(cè)可降低檢測(cè)負(fù)擔(dān)，從而加快從活檢到遺傳風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)的分子確定這一步驟，從而使患者能夠在適合的情況下更早接受免疫治療。
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