leyu体育-科研人员研发基于人工智能的肺癌靶向治疗筛查策略

表皮生长因子受体（EGFR）靶向治疗是推荐的肺癌一线治疗方案，现有的临床方法通过穿刺取出肿瘤组织再进行基因检测来确定基因突变状态，但由于肿瘤异质性、部分肿瘤所处位置特殊或者存在癌症转移等因素，难以穿刺到合适的肿瘤组织。近日，来自北京航空航天大学和四川大学华西医院等机构的研究团队采用人工智能技术，从CT宏观影像挖掘人眼难以感知的高维微观信息，研发了无创、方便的EGFR基因突变检测方法，作为对肺癌患者穿刺的补充和辅助。相关研究成果发表于《Lancet Digital Health》杂志，论文标题为“Mining whole-lung information by artificialintelligence for predicting EGFR genotype and targeted therapy response in lungcancer: a multicohort study”。

研究开发了全自动的人工智能系统（Fully Automated Artificial IntelligenceSystem, FAIS），使用基于肺区引导注意力机制的全肺分析深度学习模型，在大数据驱动下直接对CT影像进行全自动分析，无创地预测出患者是否存在EGFR基因突变，并对患者接受EGFR靶向治疗后的无进展生存期进行预测，进而筛选出靶向治疗的获益人群。科研团队对国内外9个数据集1.8万余例肺癌患者进行大数据的训练和验证，研究发现，肺癌EGFR基因突变会导致肿瘤以外区域的形态学改变，FAIS所使用的全肺分析方法比传统的基于肿瘤的分析方法性能提升了11.8%，FAIS从CT影像中提取的全肺特征与酪氨酸激酶受体ERBB、抑癌基因P53、细胞黏附分子通路、细胞外基质受体相互作用通路等靶向治疗耐药和癌症转移相关的基因通路都存关联。

研究为难以进行穿刺的患者实现无创检测EGFR基因型提供了新的策略，并可有效筛选出靶向治疗获益人群，进而提升肺癌患者的生存率。

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