中科院分子影像重点实验室研究员刘振宇与中山大学第六附属医院、中山大学肿瘤医院、云南省肿瘤医院、北京肿瘤医院合作，在多中心影像病理组学预测直肠癌新辅助治疗效果的临床研究工作中取得重要进展。相关成果近日发表于《外科肿瘤年刊》。
直肠癌是常见的消化道恶性肿瘤之一，术后病理检查指标显示，患者群体中新辅助治疗的病理学响应存在差异，即疗效差异。目前临床尚无法分级预测差异化的病理学响应患者，而在治疗前分级预测患者的病理学响应，对于优化治疗方案、实现精准医疗和个性化医疗具有重大意义。
研究团队利用人工智能方法结合肿瘤的宏观影像学信息和微观病理学信息，从不同观测尺度完善了对肿瘤异质性的描述，能够在新辅助治疗前进行疗效的分级预测，从而辅助医生为患者提供个体化的治疗方案，提高局部晚期直肠癌患者新辅助治疗收益。
研究人员共收集了981例接受标准新辅助治疗的局部晚期直肠癌患者数据。研究团队从多参数磁共振影像中提取1000余个表征肿瘤宏观结构信息的量化影像组学特征，从染色全景扫描图像中提取700余个表征肿瘤微观病理信息的量化病理组学特征，构建了四级肿瘤退缩等级预测，用于区分四类不同病理学响应的患者。他们在单中心数据上进行模型构建，并采用多个中心的回顾性数据验证了模型。
结果显示，研究中基于影像病理组学模型产生的预测指标表现稳定，四个中心的准确率为79.66%~87.66%。受试工作曲线下面积分别为0.98、0.93和0.84，该结果显著高于基于单一尺度信息的模型，预测准确率比单纯采用影像提升15%~40%，实现了基于多尺度图像的高精度治疗前疗效分级预测。
来源：中国科学报
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