來(lái)自麻總百瀚-百瀚和婦女醫(yī)院的科研人員揭示了一個(gè)概念驗(yàn)證模型，它結(jié)合了基因組學(xué)和組織學(xué)，為癌癥患者提供強(qiáng)化的、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的預(yù)后信息。

雖然預(yù)測(cè)癌癥患者的預(yù)后需要考慮許多因素，如患者病史、基因和疾病病理學(xué)，但臨床醫(yī)生仍在努力整合這些信息以做出對(duì)患者護(hù)理的決策。來(lái)自麻總百瀚-百瀚和婦女醫(yī)院Mahmood實(shí)驗(yàn)室一項(xiàng)新研究揭示了一個(gè)概念驗(yàn)證模型，該模型使用人工智能（AI）將來(lái)自不同來(lái)源的多種類型數(shù)據(jù)組合起來(lái)，預(yù)測(cè)14種不同類型癌癥的患者預(yù)后。研究成果發(fā)表在《癌Cancer Cell》期刊上。

專家依賴于幾種數(shù)據(jù)來(lái)源如基因組測(cè)序，病理學(xué)和患者病史，來(lái)診斷和預(yù)測(cè)不同類型的癌癥。雖然現(xiàn)有技術(shù)能使他們來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)，但手動(dòng)整合來(lái)自不同來(lái)源的數(shù)據(jù)是很具有挑戰(zhàn)性的，因此專家經(jīng)常發(fā)現(xiàn)自己其實(shí)在進(jìn)行主觀評(píng)估。

麻總百瀚-百瀚和婦女醫(yī)院計(jì)算病理學(xué)系助理教授，麻省理工大學(xué)和哈佛大學(xué)的Broad研究所癌癥項(xiàng)目助理研究員Faisal Mahmood博士表示：“專家分析了許多證據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)患者的表現(xiàn)。這些早期檢查成為決定是否參與臨床試驗(yàn)或具體治療方案的基礎(chǔ)，但這也意味著這種多模式預(yù)測(cè)發(fā)生在專家層面，我們正在嘗試通過(guò)計(jì)算解決這一問(wèn)題?！?/p>

Faisal Mahmood博士

麻總百瀚-百瀚和婦女醫(yī)院計(jì)算病理學(xué)系助理教授

麻省理工大學(xué)和哈佛大學(xué)的Broad研究所癌癥項(xiàng)目助理研究員

通過(guò)這些新的AI模型，Mahmood和其同事發(fā)現(xiàn)了一種通過(guò)計(jì)算方式整合幾種形式的診斷信息以產(chǎn)生更準(zhǔn)確的結(jié)果預(yù)測(cè)的方法。這些AI模型展示了進(jìn)行預(yù)后判斷的能力，同時(shí)還發(fā)現(xiàn)了用于預(yù)測(cè)患者風(fēng)險(xiǎn)的特征預(yù)測(cè)基礎(chǔ)-這一特性可用于發(fā)現(xiàn)新的生物標(biāo)志物。

研究人員使用癌癥基因組圖譜（TCGA）構(gòu)建了這些模型，TCGA是一個(gè)公開(kāi)的資源，包含許多不同類型癌癥的數(shù)據(jù)。然后他們開(kāi)發(fā)了一種基于多模態(tài)深度學(xué)習(xí)的算法，該算法能夠從多個(gè)數(shù)據(jù)源學(xué)習(xí)預(yù)后的信息。通過(guò)首先為組織學(xué)和基因組數(shù)據(jù)創(chuàng)建單獨(dú)的模型，他們可以將該技術(shù)融合成一個(gè)提供關(guān)鍵預(yù)后信息的集成體中。最后，他們通過(guò)將14種癌癥類型的數(shù)據(jù)集以及病人的組織學(xué)和基因組數(shù)據(jù)輸入該模型，評(píng)估了其功效。結(jié)果表明，這些模型比那些只包含單一信息來(lái)源的模型產(chǎn)生了更準(zhǔn)確的病人結(jié)果預(yù)測(cè)。

這項(xiàng)研究強(qiáng)調(diào)，使用AI整合不同類型的臨床信息數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)疾病結(jié)果是可行的。

Mahmood解釋說(shuō)，這些模型可以讓研究人員發(fā)現(xiàn)結(jié)合不同臨床因素的生物標(biāo)志物，并更好地了解他們?cè)\斷不同類型癌癥所需的信息類型。研究人員還定量地研究了每種診斷方式對(duì)單一癌癥類型的重要性以及整合多種方式的好處。

AI模型還能夠闡明驅(qū)動(dòng)預(yù)后預(yù)測(cè)的病理和基因組特征。研究小組發(fā)現(xiàn)，這些模型將病人的免疫反應(yīng)作為預(yù)后標(biāo)記，而沒(méi)有經(jīng)過(guò)訓(xùn)練，這是一個(gè)值得注意的發(fā)現(xiàn)，因?yàn)橐郧暗难芯勘砻?，腫瘤引起更強(qiáng)的免疫反應(yīng)的病人往往會(huì)有更好的結(jié)果。

雖然這種概念驗(yàn)證模型揭示了AI技術(shù)在癌癥治療中的新作用，但這項(xiàng)研究只是臨床實(shí)施這些模型的第一步。在臨床中應(yīng)用這些模型需要合并更大的數(shù)據(jù)集并在大型獨(dú)立測(cè)試隊(duì)列中進(jìn)行驗(yàn)證。展望未來(lái)，Mahmood旨在整合更多類型的患者信息，如放射學(xué)掃描，家族史和電子病歷，并最終將模型應(yīng)用于臨床試驗(yàn)。

Mahmood博士表示：“這項(xiàng)工作為結(jié)合來(lái)自多個(gè)來(lái)源的數(shù)據(jù)的大型醫(yī)療保健AI研究奠定了基礎(chǔ)。從更廣泛的意義上講，我們的發(fā)現(xiàn)強(qiáng)調(diào)需要建立具有更大數(shù)據(jù)集和下游臨床試驗(yàn)的計(jì)算病理預(yù)后模型才能建立更好的數(shù)據(jù)實(shí)用性?！?/p>

關(guān)于美國(guó)麻總百瀚

麻總百瀚（Mass General Brigham）由美國(guó)波士頓的麻省總醫(yī)院（Mass General Hospital）與百瀚和婦女醫(yī)院（Brigham and Women’s Hospital）所創(chuàng)立，這兩家分別是哈佛醫(yī)學(xué)院規(guī)模最大的教學(xué)醫(yī)院和美國(guó)頂尖的學(xué)術(shù)醫(yī)學(xué)中心。麻總百瀚總共有16家成員機(jī)構(gòu)，其中包括我們世界知名的醫(yī)學(xué)中心、排名靠前的專科醫(yī)院以及美國(guó)規(guī)模最大、最優(yōu)秀的康復(fù)系統(tǒng)之一。

為加強(qiáng)全球的醫(yī)療服務(wù)，我們的各家醫(yī)院前所未有地統(tǒng)一作為一個(gè)單一醫(yī)療保健系統(tǒng)一起共同行動(dòng)。隨著這一變化，麻總百瀚將帶領(lǐng)我們的系統(tǒng)開(kāi)展國(guó)際化合作，促進(jìn)與同樣在改變世界的領(lǐng)先醫(yī)療機(jī)構(gòu)的合作。

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