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        2019-03-15至2019-03-16 上海
        導航

        Nature子刊:人工智能可預測卵巢癌患者生存率和治療反應(yīng)

        來源:生物探索

         

        卵巢癌是女性第六大常見癌癥,通常影響絕經(jīng)后或有家族病史的女性。據(jù)統(tǒng)計,英國每年新增6000例卵巢癌病例,但長期生存率僅為35%至40%。因為該疾病一旦出現(xiàn)明顯的腫脹等癥狀,就已經(jīng)是較晚期的階段。早期發(fā)現(xiàn)這種疾病可以提高生存率。

        目前,醫(yī)生診斷卵巢癌的方法有很多,其中就包括血液檢測。它的技術(shù)原理是尋找一種叫做CA125的物質(zhì)(一種癌癥的跡象),然后進行CT掃描,用x光和電腦來進一步制作卵巢腫瘤的詳細圖像。這有助于臨床醫(yī)生了解疾病的傳播范圍,并確定患者接受的治療類型,以確定手術(shù)還是化療。然而,這種方法也存在弊端,它并不能讓臨床醫(yī)生詳細了解患者可能的總體結(jié)果或治療干預的可能效果。

        近日,由倫敦帝國理工學院(Imperial College London)和墨爾本大學(University of Melbourne)的研究人員開發(fā)了一款人工智能軟件,它能夠比現(xiàn)有的方法更準確地預測卵巢癌患者的預后,而且還可以預測哪些治療方法對確診后的患者最有效。

        這項發(fā)表在《Nature Communications》雜志上的試驗是在帝國大學醫(yī)療保健NHS信托基金會(Imperial College Healthcare NHS Trust)的Hammersmith醫(yī)院進行的。

        研究人員表示,這項新技術(shù)可以幫助臨床醫(yī)生更快地對患者實施最佳治療,并為更個性化的醫(yī)療鋪平道路。他們希望這項技術(shù)可以用于根據(jù)CT掃描顯示的卵巢癌患者的結(jié)構(gòu)上的細微差別將其分組,而不是根據(jù)他們所患癌癥的類型或進展程度進行分類。

        “盡管癌癥治療已經(jīng)取得了進展,但晚期卵巢癌患者的長期生存率仍然很低,迫切需要找到診療這種疾病的新方法?!敝饕髡摺惗氐蹏砉W院Eric Aboagye教授指出,“我們的技術(shù)能夠給臨床醫(yī)生提供更詳細、更準確的信息,告訴他們患者可能對不同的治療有何反應(yīng),這可以讓他們做出更好、更有針對性的治療決定。”

        “人工智或能改變醫(yī)療服務(wù)的提供方式,并改善患者的預后。我們的軟件就是一個例子,希望它可以幫助臨床醫(yī)生更好地管理和治療卵巢癌患者?!? 共同作者、帝國理工學院NHS信托基金的名譽放射科顧問Andrea Rockall教授進一步說道。

        具體來說,在最新的這項研究中,研究人員使用一種名為TEXLab的數(shù)學軟件工具,識別2004年至2015年間364名卵巢癌患者的CT掃描和組織樣本中腫瘤的侵襲性。

        該軟件檢測了腫瘤的四個生物學特征,即結(jié)構(gòu)、形狀、大小和基因組成,這些特征顯著影響患者的整體生存,以評估患者的預后。隨后給患者進行一個名為放射預測載體(RPV)的評分,該評分指示疾病的嚴重程度,從輕微到嚴重不等。

        研究人員將結(jié)果與血液檢測和醫(yī)生目前用來評估生存率的預后評分進行了比較。他們發(fā)現(xiàn),該軟件預測卵巢癌死亡的準確性是標準方法的四倍。

        研究小組還發(fā)現(xiàn),在RPV評分較高的患者中,有5%的患者的生存率不到兩年。高RPV還與化療耐藥性和不良手術(shù)結(jié)果相關(guān)。這表明,RPV可用作預測患者對治療反應(yīng)的潛在生物標志物。

        Aboagye教授建議,這項技術(shù)可以用來識別那些不太可能對標準療法產(chǎn)生反應(yīng)的患者,并為他們提供替代療法。

        接下來,研究人員將開展一項規(guī)模更大的研究,以了解該軟件預測單個患者手術(shù)和/或藥物治療結(jié)果的準確性。(生物谷Bioon.com)

         


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