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無需手術(shù),AI識(shí)別腦膠質(zhì)瘤基因突變,準(zhǔn)確率超過97%

醫(yī)學(xué)資訊 | 閱讀量:

膠質(zhì)瘤是顱內(nèi)最常見、預(yù)后最差的原發(fā)惡性腫瘤,目前仍缺乏有效治療手段。隨著分子生物學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展,膠質(zhì)瘤個(gè)性化診斷和精準(zhǔn)治療迎來了新希望。

近日,德克薩斯大學(xué)西南醫(yī)學(xué)中心(UT Southwestern)的一項(xiàng)新研究表明,人工智能可以僅通過檢查大腦的3D圖像來識(shí)別腦膠質(zhì)瘤中的特定基因突變,其準(zhǔn)確率超過97%。

腦膠質(zhì)瘤是最常見的惡性原發(fā)性腦瘤,占所有惡性腦瘤的3/4。盡管具有IDH酶突變的腫瘤通常預(yù)后較好,但高級(jí)別腦膠質(zhì)瘤(HGG)仍是“致命殺手”,五年生存率僅為15%。

近年來,美國(guó)各地的科學(xué)家也一直在測(cè)試其他成像技術(shù)。而這項(xiàng)新的研究介紹了一種最準(zhǔn)確且臨床可行的方法,有望被廣泛用于改變腦瘤的診斷模式。

在常規(guī)外科手術(shù)中,需要采集并分析膠質(zhì)瘤樣本來選擇合適的治療方法,而這項(xiàng)AI技術(shù)可能會(huì)免于外科手術(shù)預(yù)處理的常規(guī)做法。未來幾年中,腦瘤患者可能無需動(dòng)刀就能確定其腫瘤的最佳治療方法。

IDH突變酶

膠質(zhì)瘤的分子標(biāo)志物及所涉及的信號(hào)通路有很多,比如:異檸檬酸脫氫酶(IDH)突變、EGFR擴(kuò)增、H3F3A突變、Notch通路、miRNAs等。這些標(biāo)志物及信號(hào)轉(zhuǎn)導(dǎo)通路參與了膠質(zhì)瘤的發(fā)生、發(fā)展,對(duì)膠質(zhì)瘤的增殖、轉(zhuǎn)移、侵襲等具有明顯影響。

在該研究中,研究人員使用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)和標(biāo)準(zhǔn)磁共振成像(MRI)來檢測(cè)異檸檬酸脫氫酶(IDH)的基因的狀態(tài),這種基因產(chǎn)生的一種突變形式的酶,可能會(huì)引發(fā)腦瘤的生長(zhǎng)。

一般來說,治療膠質(zhì)瘤首先通過手術(shù)來獲取腫瘤組織,然后對(duì)其進(jìn)行分析以確定IDH突變狀態(tài)。根據(jù)患者的神經(jīng)膠質(zhì)瘤是否有IDH突變,預(yù)后和治療方案會(huì)有所不同。

但是,臨床上想獲取足夠的腫瘤組織樣本比較耗時(shí),且有一定的風(fēng)險(xiǎn)。因此,研究人員一直在研究如何通過非手術(shù)的方法來確定IDH的突變狀態(tài)。

一旦了解到神經(jīng)膠質(zhì)瘤的特定突變狀態(tài),對(duì)確定患者的預(yù)后和治療策略都有重要幫助。如果能僅使用常規(guī)影像和AI就能確定這種突變狀態(tài),臨床治療將迎來巨大的飛躍。

腫瘤成像分析

為改善檢測(cè)IDH突變的過程和決定適當(dāng)?shù)闹委煼椒?,約瑟夫·馬爾吉安(Joseph Maldjian)博士團(tuán)隊(duì)開發(fā)了兩個(gè)深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò),一個(gè)網(wǎng)絡(luò)僅使用MRI中的一個(gè)系列(T2加權(quán)圖像),而另一個(gè)網(wǎng)絡(luò)則使用MRI中的多個(gè)圖像類型,然后分析了來自美國(guó)200多名腦癌患者的公共數(shù)據(jù)庫(kù)中的影像數(shù)據(jù)。

結(jié)果顯示,這兩個(gè)深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確性幾乎一樣,這表明僅使用T2加權(quán)圖像可以大大簡(jiǎn)化IDH突變的檢測(cè)過程。不管是化療、放療,還是手術(shù)切除腫瘤,IDH突變狀態(tài)的檢測(cè)可以幫助醫(yī)生確定最適合患者的治療方案。

這項(xiàng)研究于今年春季發(fā)表在《神經(jīng)腫瘤學(xué)》((Neuro-Oncology)雜志上,與以往研究有所不同的是:

·該方法準(zhǔn)確度高。以前的技術(shù)常常無法達(dá)到90%的準(zhǔn)確率。

·突變狀態(tài)是通過分析單個(gè)系列的MR圖像(而不是多種圖像類型)來確定的。

·需要一種算法來評(píng)估腫瘤中的IDH突變狀態(tài)。其他技術(shù)需要額外的深度學(xué)習(xí)模型,首先確定腫瘤的邊界,然后檢測(cè)潛在的突變。

這種新的深度學(xué)習(xí)模型的優(yōu)點(diǎn)在于其簡(jiǎn)單便捷性和高度準(zhǔn)確性,而類似的方法也可以用于識(shí)別其他癌癥的重要分子標(biāo)記。

IDH抑制劑+AI影像技術(shù)

通過AI深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò),研究人員去掉了額外的預(yù)處理步驟,并創(chuàng)建了一種理想的方案,使用常規(guī)獲取的圖像就能輕松地將其轉(zhuǎn)換為臨床護(hù)理。

下一步,馬爾吉安的團(tuán)隊(duì)將在更大的數(shù)據(jù)集上測(cè)試其深度學(xué)習(xí)模型,以進(jìn)行進(jìn)一步的驗(yàn)證,然后再?zèng)Q定是否將該技術(shù)應(yīng)用到臨床中。

同時(shí),研究人員希望通過正在進(jìn)行的國(guó)家臨床試驗(yàn)來開發(fā)抑制IDH的藥物。如果有效,這些抑制劑可以與AI影像技術(shù)結(jié)合,有望徹底改變某些腦瘤的檢測(cè)和治療方法。

未來,使用AI來檢測(cè)IDH突變的膠質(zhì)瘤,然后使用IDH抑制劑來減慢或逆轉(zhuǎn)腫瘤的生長(zhǎng),可能無需手術(shù)就可以治療某些特定的膠質(zhì)瘤。

2020-10-30 16:40

好醫(yī)友小編

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