結(jié)直腸癌是全球第三大常見癌癥
約占所有癌癥病例的10%
對于早期結(jié)直腸癌患者
局部切除術(shù)是主要治療手段
但部分高危復發(fā)患者仍需接受額外手術(shù)
這不僅增加了身體負擔
還顯著降低了生活質(zhì)量
為減少不必要的手術(shù)
能預測術(shù)后復發(fā)風險的臨床決策輔助工具
已成為這一醫(yī)學領(lǐng)域的迫切需求
近日
華南理工大學軟件學院黃翰教授團隊
生物科學與工程學院凌飛教授團隊
聯(lián)合在該領(lǐng)域研究和應用上實現(xiàn)突破
他們與廣東省人民醫(yī)院姚學清教授團隊
合作的研究成果
在歐洲腫瘤外科學會官方期刊
《European Journal of Surgical Oncology》
上發(fā)表
圖1 文章截圖
該成果基于內(nèi)窺鏡或經(jīng)肛門手術(shù)切除的T1期結(jié)直腸癌標本的病理圖像，研發(fā)了一種預測結(jié)直腸癌局部切除手術(shù)后復發(fā)風險的人工智能模型。該模型通過對腫瘤組織進行分析，可預測患者術(shù)后復發(fā)概率，從而輔助醫(yī)生制定個性化治療方案：對于高風險患者，建議追加手術(shù)，而低風險患者則可避免過度治療。
在實驗室條件下，該模型的準確率達到97.9%。與現(xiàn)有權(quán)威臨床指南相比，該模型預計可幫助約34.9%的早期腸癌患者避免接受創(chuàng)傷更大的外科手術(shù)治療，從而提升患者的生活質(zhì)量和治療效果。未來，這一模型有望在臨床應用中顯著優(yōu)化早期腸癌患者的治療決策。
圖2 實驗流程圖
據(jù)研究人員介紹，這是首個基于人工智能的組織病理學圖像來預測結(jié)直腸癌患者的復發(fā)風險預測模型。該模型不僅能為醫(yī)生提供決策指導，為結(jié)直腸癌患者規(guī)避不必要的手術(shù)，更證明了基于組織圖像的人工智能在預測腫瘤行為上具有優(yōu)秀的性能與潛力。
黃翰教授與團隊師生參加學術(shù)交流
此外，黃翰教授與凌飛教授團隊還聯(lián)合成立了AI賦能腫瘤醫(yī)學研究組（AI-for-Oncology Group）。研究組正與南方醫(yī)科大學南方醫(yī)院開展深度合作，致力于開發(fā)基于HE染色切片的肝細胞癌切除術(shù)后復發(fā)風險AI預測模型，目前已取得階段性成果。
研究組未來將重點突破結(jié)直腸癌、肝細胞癌及非小細胞肺癌等AI預測模型研發(fā)，著力開發(fā)智能腫瘤治療方案生成系統(tǒng)。針對我國高發(fā)的癌癥，團隊計劃通過整合多模態(tài)病例數(shù)據(jù)，實現(xiàn)不同癌癥的個性化復發(fā)風險評估與精準治療。同時，研究組將積極推動成果落地，加強與醫(yī)療機構(gòu)對接，讓研究成果盡快普惠可及。
凌飛教授課題組
跨學科交叉研究是取得重大科學發(fā)現(xiàn)和產(chǎn)生引領(lǐng)性原創(chuàng)成果重大突破的重要方式，推動跨學科交叉研究是提升創(chuàng)新能力的重要途徑，越來越多的重大科技突破都產(chǎn)生在不同學科交叉的領(lǐng)域。
黃翰教授和凌飛教授均表示，科研團隊的交叉協(xié)作是項目成功的重要基石，同時，也離不開學校先進的科研平臺與設備支撐。
華南理工大學自2022年起，設立交叉學科研究項目，堅持問題導向，支持開展多學科交叉的基礎(chǔ)性、前瞻性、戰(zhàn)略性研究，持續(xù)強化交叉學科戰(zhàn)略布局，重點推進“人工智能與大數(shù)據(jù)+生命科學”新興領(lǐng)域建設，著力培育復合型交叉學科人才，為突破性研究提供了更優(yōu)渥的創(chuàng)新土壤和發(fā)展機遇。
心懷仁心，潛心鉆研
精益求精，勇攀高峰
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華南理工大學 學生記者團
信息來源：軟件學院 生物科學與工程學院
微信編輯：鮑恩
初審：鮑恩
二審：盧慶雷
終審：鄒浩
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