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科研動態

分子影像團隊構建影像組學智能預測模型輔助判斷直腸癌遠端轉移風險

  • 发表日期:2020-08-31 【 【打印】【關閉】
  •   自動化所與多家醫院合作開展多中心“影像組學預測直腸癌術後遠端轉移”的臨床研究工作,構建了基于多模態磁共振成像的影像組學智能預測模型。該模型能夠輔助醫生判斷局部進展期直腸癌患者術後出現遠端轉移的風險,從而篩選適合接受術後輔助化療的患者。相關研究近日發表于Nature子刊Nature Communications 

      局部晚期直腸癌是一種很常見的直腸癌,遠端轉移是造成局部晚期直腸癌治療失敗的主要原因,且發病率高達25%-40%。爲控制遠端轉移的發生,直腸癌診療指南建議進行輔助化療。但輔助化療只對部分患者遠端轉移的控制有效,而且目前尚缺乏能夠准確篩選適合術後輔助化療患者的工具。因此,構建准確預測患者術後遠端轉移風險的量化分析模型,篩選術後輔助化療獲益患者具有重要臨床意義。 

      針對這一挑戰性問題,自動化所科研團隊與五家合作醫院合作收集了滿足3年以上隨訪要求的629名局部晚期直腸癌患者的多模態磁共振影像(T2WIADC)及臨床信息。團隊采用後驗均衡算法預處理多模態磁共振影像標准化、多中心數據均衡化等數據,采取單變量比例風險回歸、套索回歸等方法進行特征選擇,最終篩選出與腫瘤遠端轉移最爲相關的影像學特征,構建了多變量比例風險回歸模型,利用該模型能夠個體化、無創預測患者出現遠端轉移的風險。

      該模型在多中心數據上進行驗證的性能(C-index達到0.803-0.848)顯著高于當前指南中采用的基于臨床特征構建的預測模型。此外,爲分析在不同風險分層亞組中,不同臨床指標的預後及對化療的敏感性是否有差異,實驗使用Kaplan-Meier生存分析方法發現在低風險組中,N2期患者能夠從輔助化療中顯著獲益,有望爲醫生直觀地提供是否進行術後化療的量化標准,解決了患者接受過度化療的問題。 

      該論文由自動化所中科院分子影像重點實驗室劉振宇研究員與中山大學第六附屬醫院孟曉春主任、中國醫學科學院腫瘤醫院張紅梅主任、雲南省腫瘤醫院李振輝主任作爲共同第一作者,田捷研究員與河南省人民醫院王梅雲主任、複旦大學附屬腫瘤醫院蔡國響主任作爲共同通訊作者,西安電子科技大學訪問學生孫凱博士在數據分析中做出了貢獻。該研究得到了國家自然科學基金、國家重點研發計劃、中科院青年創新促進會、北京市自然科學基金等系列項目資助。

      

    論文鏈接: 

    https://www.nature.com/articles/s41467-020-18162-9 

     

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