影像組學：揭開腫瘤的面紗丨人工智能+醫療_風聞

【歡迎關注中科院之聲公眾號（ID：zkyzswx）或微博@中科院之聲，看科學界的大事兒】

腫瘤君和人類的恩怨素來已久，人們往往談癌色變，如臨大敵，唯恐避之不及。實際上，腫瘤君由癌細胞演變而，但癌細胞的出身在科學界尚無定論。大部分人同意勃伏利1914年提出的體細胞突變的理論。

根據這一理論，人體細胞內存在與癌症相關的基因，正常情況下它們一直在安靜地沉睡。而一旦這些基因受到一定程度的外界刺激或內部突變，正常細胞便似被妖魔附身，黑化為癌細胞，並以脱繮野馬之勢不受控制地異常瘋長，在人體內安營紮寨，逐漸形成良性腫瘤；隨着時間的積累，這些蓄謀已久的癌細胞逐漸佔山為王，最終瓦解人體的免疫屏障，形成凹凸不平、累累如巖的“黑社會勢力”，也就是惡性腫瘤。

手術、放療和化療，是幫助絕望的腫瘤患者對付腫瘤的傳統“三板斧”。其中，醫學影像為醫生的臨牀決策指明瞭方向。醫生通過肉眼解讀醫學影像，依賴直觀長久的臨牀經驗對腫瘤進行診斷，僅僅如管中窺豹，大量潛在的醫學影像信息並未物盡其用。

因此，雖然目前醫學技術日新月異，但漏診、過度治療等問題同樣突出。同時，直接伸向腫瘤巢穴的有創穿刺活檢也面臨着激怒癌細胞，產生一系列併發症的風險，得不償失，因而精準、無創的腫瘤診斷方法亟待挖掘。

腫瘤善於製造絕望，而現在發展得如火如荼的人工智能（AI）則善於“絕處逢生”。相比於人類專家的肉眼，AI擁有“火眼金睛”，能夠基於醫學影像大數據，深度挖掘影像信息，在短時間內學習到人類可能要幾十年內才能學到的東西，讓腫瘤原形畢露，輔助醫生在術前進行更加精準的臨牀決策，併為病人提供個性化治療方案，穩、準、狠地反擊腫瘤。

中科院分子影像重點實驗室基於AI影像組學，利用人工智能技術和醫學影像大數據的強強聯手，致力於實現臨牀腫瘤的早期檢測、精準診斷和輔助決策，用火眼金睛掀開腫瘤面紗，有望給日新月異的醫學技術帶來福音。鼻咽癌、肺癌、胃癌和肝癌等典型的高發癌症是該重點實驗室着力研究的幾大影像組學方向，並先後取得了階段性的成果。

鼻咽癌是廣東地區的“爆款癌症”，發病率超過全球的一半，世界醫學界又稱其為“廣東癌”。晚期鼻咽癌患者一般採用放療進行治療，但臨牀醫生難以有效預測患者預後，從而導致預後差的患者錯過最佳治療時機。

為此，分子影像實驗室團隊與廣東省人民醫院放射科張水興主任團隊進行深入合作研究，結合晚期鼻咽癌患者的影像、臨牀、隨訪信息，採用AI影像組學方法預測患者治療後的無進展生存期。相比常規臨牀指標，影像組學模型預測無進展生存期的準確度提高10%以上，這對於晚期鼻咽癌患者的個體化治療有重大的臨牀意義。

肺癌作為發病率第一的癌症，被稱為“癌王”，其中四期肺癌的首選治療方式是一種昂貴的靶向治療。熱播電影《我不是藥神》講述病患因無法負擔天價抗癌藥而非法購買印度藥。中國龐大的癌症羣體的現實困難仍然持續存在，藥物太貴，老百姓無法承擔。但對於很多患者而言，他們會像溺水的人拼命抓住任何一根救命稻草一樣，願意變成藥罐子嘗試各種治療方法。不幸的是，四期肺癌的一半患者在接受這種昂貴的治療10個月左右後會出現耐藥性，而不再有療效。患者被癌症所累，家庭也承受了巨大的損失。

因此如何提前區分出不適合靶向治療的耐藥患者對於治療方案的選擇有重要的臨牀價值。針對這一難題，團隊配合上海肺科醫院、廣東省人民醫院、華西醫院、醫科院腫瘤醫院等多家醫院，基於AI影像組學，對患者的CT影像進行深入分析，從而在術前無創地篩選出不適合做靶向治療的患者，為合理的個性化治療提供依據。

胃癌，人們習慣稱它為“窮人的癌症”，而事實上胃癌與生活方式緊密相連。絕大多數胃癌在其幼年時期，常常狡猾地偽裝成胃炎胃潰瘍發作，造成極低的胃癌早期診斷率；而當人們不經意地選擇“胃痛忍一忍”，忍到胃癌跑到其他部位時，才恍然驚覺“這一忍便忍出了大毛病”。

胃癌發生遠處轉移是導致胃癌患者死亡的主要原因之一，其中53%-66%為胃癌鄰近的腹膜轉移。對存在腹膜轉移的胃癌患者來説，手術已經無法延長生命。如果手術前遺漏對已經腹膜轉移病人的判斷，病人在承受病痛折磨的同時，還要面對昂貴的經濟負擔，這無疑“在傷口上撒鹽”。

因此，分子影像重點實驗室與北京大學腫瘤醫院季、鄭州大學、鎮江市第一人民醫院和雲南省腫瘤醫院合作研究，利用影像組學無創檢測CT影像漏診的不適合再接受手術的患者，並取得非常高的檢出率。同時，實驗結果揭示影像組學挖掘出了早期腹膜轉移的一些細微且不易發現的特徵改變，這對胃癌的早期診斷具有重要的臨牀價值。

我國擁有近一億的乙型肝炎病毒攜帶者，並佔有全球超過一半的慢性乙肝患者。肝纖維化可以簡單地理解為肝損傷後“結疤”的過程，根據其程度，也即分期，能評估乙肝患者的病情。然而，臨牀對於肝纖維化分期的劃分依賴於穿刺檢測，不僅對於患者具有身體創傷、副作用明顯，且難以重複使用，無法長期、動態監視患者病情的發展。

針對這一臨牀挑戰性問題，中科院分子影像重點實驗室中山大學第三附屬醫院和中國人民解放軍總醫院，將AI影像組學應用於肝纖維化分期的預測，實現了與有創肝臟活組織穿刺檢測相同的診斷效能，且該診斷精度有逐步提高的空間。

以上述研究成果為代表，中科院分子影像重點實驗室基於醫學影像和AI，進行醫工交叉，經過無數的實驗與驗證，攻堅克難，取得了豐碩成果，並在權威雜誌上發表了一系列高水平論文。

目前，AI影像組學在全球掀起浪潮，已經成為研究趨勢和熱點，越來越多的團隊投身其中。在未來，中科院分子影像實驗室將繼續挖掘和利用AI影像組學，創造更為豐碩的成果，為促進智能醫學的發展貢獻自己的力量。

來源：中國科學院自動化研究所