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项目来了|“安吉丽娜·朱莉们”的患癌风险有多大?AI+医学影像告诉你

合作读创的 中科院深圳先进院 2019-07-01

5年前,一向特立独行的安吉丽娜·朱莉接受了双侧乳腺切除手术,原因是她查出自己有基因缺陷,罹患乳腺癌和卵巢癌的几率分别是87%和50%,再加上家族癌症史——朱莉的母亲就是死于卵巢癌,于是果断作出这个决定。



朱莉的励志抗癌故事带来了基因检测热潮,在新闻发布的两周内,朱莉接受的BRCA检测率增加了65%以上。但是随后几个月内,乳腺切除术的数量并没有变化。


大部分人的顾虑是,医生对患癌几率的判断一定准确吗?万一不切除也没事呢?


中科院深圳先进院医工所的李志成副研究员正尝试借助AI医学影像来回答这一问题。


给肿瘤基因“拍照”


肿瘤也有自己的基因数据。


每个患者的肿瘤在基因层面都是不一样的。甚至同一患者的不同患病阶段,其肿瘤基因都在发生变化。目前的肿瘤分类存在争议,如果对不同基因特性的病人都进行笼统治疗,不仅浪费时间,也增加了患者痛苦。



李志成团队想利用AI,结合患者具体情况进行精准治疗。


以团队正在进行的脑胶质瘤研究为例。脑胶质母细胞瘤内部往往存在多个亚克隆群体,各群体在基因、细胞、侵袭能力和药物反应等各方面有显著差异,这种差异还会随着肿瘤演进而不断变化。为了确定病症,往往需要进行基因测序,但这种测序不仅有创,单次测序仅仅采集肿瘤局部样本,无法全面描述肿瘤内基因异质性。多点测序目前在临床上难以推广。


李志成团队利用AI+医学影像,准确探测了底层基因突变。具体来说,脑胶质瘤患者有两种最重要的分子标志物:MGMT启动子甲基化和IDH1突变。李志成团队将医学影像、基因测序结果一起放入AI程序中,分别采用深度学习方法和影像组学方法,对MGMT甲基化和IDH1突变状态进行了探测。这种结果是完全靠影像分析出来的,患者无需再接受有创检测。


李志成表示,他们对脑胶质母细胞瘤MGMT启动子甲基化的预测准确率达到80%,对IDH1突变状态的预测准确率达到97%。李志成团队同时探讨了这种影像-基因映射的机理:肿瘤细胞的基因突变是随机的,但只有表型与微环境选择压力相适应才能存活增殖,而医学影像则可以直接对微环境变化因素进行成像和定量分析。


△从成像、分析到诊疗的全链条式智能分析方法,研究早期肿瘤异质性问题并制定个性化精准诊疗方案


李志成团队采用影像学图谱直观观察到了不同基因突变肿瘤的区别,并利用AI和医学影像来分析肿瘤基因,从而根据具体情况,给出精准治疗方案。


用自己的设备记录肿瘤“演化”


用AI+医学影像来帮助医生看病早有应用,机器深度学习几十至上百万张X光、CT、磁共振、超声图像,从中总结出规律,辅助医生做出病症诊断。机器学习过的图片越多,诊断结果也越准确。这种拼数据的方式,更适合谷歌、腾讯等科技巨头。


和他们从数据规模入手不同,李志成更想从肿瘤本身的“异质性”上下功夫。


目前很多癌症一经发现,往往已是晚期,因为受技术限制,很多肿瘤长到2-3厘米才能被检测,此时往往已经过了最佳治疗时期。


△早期肿瘤分析手册,小于0.3cm的为早期微小肿瘤(图片来源New York:Springer-Verlag)


李志成团队定了一个目标:分析肿瘤最长径0.5厘米内的早期肿瘤。


为了达到这一目标,李志成团队将目光瞄准新型成像仪器:X射线相衬荧光CT。


与现有仪器相比,李志成团队的X射线相衬荧光成像仪,分辨率达到几十至一百微米,穿透性从几毫米提高到可以看到体内深部,灵敏度可以比传统X射线成像提高2-3个数量级,特异性达到有肿瘤的地方能发出荧光。李志成说,他们的仪器今年下半年就可以进行动物实验,“开始拍小白鼠”。


△影像AI+:成像-学习-预测的全链条精准智能诊疗


当然,让0.5厘米的肿瘤被看到只是目标之一,“肿瘤的每一个阶段都有不同基因特质,我们想让AI全程参与,通过分析医学成像,发现肿瘤发生了哪些改变。同时,我们的算法会参考基因、病理等几个维度,最终研究基因异质性到底对肿瘤产生了什么影响”,李志成介绍,肿瘤的基因不断变化,随之会带来医学影像特征、亚型划分、治疗方案的变化。患者有规律地进行拍片,比如每隔一个月拍一次肿瘤,就能发现其中规律。


一支从兴趣出发的研究团队


和很多项目驱动或商业驱动的研究团队不同,李志成说,他们的研究角度,纯粹是兴趣驱动的,“探索未知,是科研人员最大的乐趣。”


△李志成研究团队


与其和大公司PK数据规模,不如从科研角度出发,研究为什么AI可以帮助诊断,医学影像和肿瘤底层的分子、基因、病理特性之间,到底有什么关联,如何量化这种关联性,“就像我们做肿瘤的影像基因组学和新型生物医学X射线成像方法,也是从科研角度,人们需要做出这种尝试,否则世界上就永远只有常规的影像学检查了。”


截至目前,李志成团队得到了国家自然科学基金、国家863计划、广东省特支计划、深圳市孔雀计划和深圳市基础研究学科布局等累计超过1000万元经费资助,目前研究方向主要瞄准脑胶质瘤、肾细胞癌等高度异质性的肿瘤,希望能建立高灵敏度高特异性的影像-基因标志物,并指导后期治疗和用药。


如果您对上述项目感兴趣,欢迎留言与我们联系,或致电0755-86392046冯老师。如果您想把自己研究团队的成果在我们的微信平台上进行展示,欢迎投稿至siat_news@siat.ac.cn。


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读创记者 袁斯茹

编辑 春儿

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