2022年12月26日-人工智能(AI)可以帮助识别癌症返回的风险非小细胞肺癌(NSCLC)患者使用CT扫描最新的结果显示,由研究人员研究英国皇家马斯登NHS信托基金会合作癌症研究的研究所伦敦,伦敦帝国理工学院。
最近阶段的OCTAPUS-AI研究使用成像和临床数据来自900多个非小细胞肺癌患者治疗放疗后从英国和荷兰开发和测试机器学习(ML)算法如何准确模型可以预测复发1。
这项研究是支持的早期诊断和检测中心旨在加速癌症的早期诊断。中心建立了皇家马斯登与癌症研究所(ICR)和支持资金来自皇家马斯登癌症慈善机构和国家卫生和保健研究所(NIHR)2。
非小细胞肺癌占近5/6(85%)的肺癌病例,当发现得早,这种疾病通常是可以治愈的3。然而,超过三分之一(36%)的非小细胞肺癌患者癌症返回英国的经验,这被称为复发4。
这项技术可能会导致改善非小细胞肺癌患者治疗后的随访基于复发的风险,最终,其他的肿瘤类型。这可能意味着复发高危病人标识,导致更快的干预措施和改进的结果,而低风险病人可以免去不必要的后续扫描和医院。
这些结果,已发表在npj精密肿瘤学,揭示了研究者的模型更好地正确地识别的非小细胞肺癌患者的复发风险更高在两年内完成放疗,模型建立在TNM分期系统。TNM,描述了数量和扩散的癌症病人的身体,目前预测癌症患者的预后的标准。
测量被称为“曲线下的面积(AUC)是用来表达这个工具的有效性。的AUC意味着系统每次都是对的;0.5的分数你期望如果是随机猜测和零意味着它总是错误的。该模型实现了AUC 0.738,改进传统的TNM分期技术得分0.683。
成像数据来自治疗计划CT扫描,所有非小细胞肺癌患者放疗前5。分析这些数据,研究人员使用一种叫做radiomics的技术,它可以提取患者的预后信息疾病的医学图像不能被人类的眼睛。数据从这个技术也可能与生物标记6。因此,研究人员认为radiomics可能是一个有用的工具在个性化医学以及改善治疗后的监测。
研究铅苏密特Hindocha博士,临床肿瘤学专家注册在皇家马斯登NHS信托基金会,伦敦帝国理工学院和临床研究员,说:
“虽然在非常早期的阶段,这个研究表明,我们的模型可以比传统方法更好的在准确预测肿瘤再生。这意味着,使用我们的技术,临床医生也许最终能够识别在高风险患者早期复发。
“接下来,我们要探索更高级的机器学习技术,如深度学习,看看我们是否能得到更好的结果。然后我们想要测试这个模型在新诊断的非小细胞肺癌患者和跟随他们,看看模型能准确地预测复发的风险。”
苏密特Hindocha博士是由UKRI人工智能的医疗伦敦帝国学院的博士训练中心。
首席调查员OCTAPUS-AI Richard Lee博士研究顾问医生在呼吸医学皇家马斯登NHS信托基金会和早期诊断和早期诊断和检测团队的组长癌症研究所的研究,伦敦皇家马斯登癌症慈善机构资助的,他说:
在癌症研究中“人工智能是一个令人兴奋的新前沿和皇家马斯登领导的方式利用这一技术诊断、检测,并更有效地防止这种疾病。
“这种创新的研究表明人工智能可以促进我们的能力来预测癌症的行为,包括个体是否有可能复发,可能帮助NSCLC患者活得更长,并减少疾病对他们的生活有怎样的影响。
“在未来,我们希望这种方法能够为预测所有癌症复发,不只是非小细胞肺癌。我们的模型特性针对这种疾病但使用改进算法,这种技术可能有更广泛的应用。”
退休教师莱斯班纳特,69年从伦敦皇家马斯登病人被诊断为非小细胞肺癌三次。她的治疗包括手术、放疗和简要Nivolumab,免疫疗法的一种。莱斯,病史和概要文件相匹配的患者在这项研究中,说:
“早在2003年,我被诊断出患有毛细胞白血病,一种非常罕见的癌症是无法治愈的,但高度可以治愈的。在2014年的后续扫描,在当地医院的医生发现了一些不寻常的东西在我的肺被称为毛玻璃的透明。这些通常是良性的,但后来我发现,可能是癌症的迹象。这是毁灭性的,使我能听,像我父亲十岁时死于肺癌。感觉就像一个潜在的死刑。我继续被密切监视,并在2016年,我实际上是诊断出癌症在我的左肺。第二次是在2018年,它影响了我的肺,第三次是在2020年,当我被称为皇家马斯登。我接受放疗和nivolumab通过阶梯审判,我四个月后停止,因为它导致一些炎症。
“我疾病的监测包括皇家马斯登一直是优秀的,我认为拥有一个定制的方法是至关重要的。自2016年以来我一直在扫描每三个月左右,因为我目前稳定,我将在六个月内又检查了一遍。定期检查确保了,每次我被诊断,我已经能够立即开始治疗。最近的这一扩展在后续时间是非常有帮助的,因为我觉得纯粹的恐怖在导致我的扫描结果,通常经验极度焦虑。皇家马斯登都知道我的“scanitis”和非常理解和支持。例如,他们提到我心理支持,确保我收到结果尽可能迅速和敏感。”
这些结果从今年早些时候发表的研究遵循数据,临床数据仅用于预测复发病人组7。
更多信息:https://www.royalmarsden.nhs.uk/
引用:
1。毫升是一种人工智能,让软件自动预测的结果。ML算法基于样本数据建立模型进行预测或决策而不显式地编程。
2。早期诊断和检测中心汇集了跨多个肿瘤早期检测研究和专业团体,皇家马登癌症慈善机构资金支持招聘新的专家角色,设置一个新的临床试验基础设施。它致力于识别高风险群体,谁将受益于AI,成像,和小说液体活检技术,有助于早期发现癌症,更快和更准确的诊断。
3所示。门敏年代,他Y,艾伦BG, Buatti JM,史密斯BJ,通L, et al .深分割网络预测非小细胞肺癌的生存。Sci代表[网络]。2019年12月21日(引用2019年12月5日),9 (1):17286。可以从:http://www.nature.com/articles/s41598 - 019 - 53461 - 2
4所示。Evison M,巴雷特E,程,毛拉,墙壁G,约翰斯顿D, et al .预测复发和死亡的风险后Curative-intent放射治疗非小细胞肺癌:两个评分系统的开发和验证一个大型多中心英国队列。肿瘤防治杂志。桑德斯。b;2021年3月1;33 (3):145 - 54。
5。研究还常用临床资料如年龄、性别、吸烟情况、肿瘤大小、形状和类型和强度的放射治疗。
6。radiomic特性之一,例如用于这项研究已经与hypoxia-related碳酸酐酶(CAIX),一种蛋白质,这种蛋白质与辐射电阻和穷人生存非小细胞肺癌患者的治疗结果。作为病人的癌症表达的蛋白质可能复发的风险较高,临床医生可以用这个技术来调整其治疗后的随访。
7所示。https://www.royalmarsden.nhs.uk/ai-study-post-treatment-surveillance-lung-cancer
2023年2月2日
