卵巢癌是女性第六大常見癌癥，通常影響絕經(jīng)后或有家族病史的女性。據(jù)統(tǒng)計(jì)，英國每年新增6000例卵巢癌病例，但長期生存率僅為35%至40%。因?yàn)樵摷膊∫坏┏霈F(xiàn)明顯的腫脹等癥狀，就已經(jīng)是較晚期的階段。早期發(fā)現(xiàn)這種疾病可以提高生存率。
目前，醫(yī)生診斷卵巢癌的方法有很多，其中就包括血液檢測。它的技術(shù)原理是尋找一種叫做CA125的物質(zhì)(一種癌癥的跡象)，然后進(jìn)行CT掃描，用x光和電腦來進(jìn)一步制作卵巢腫瘤的詳細(xì)圖像。這有助于臨床醫(yī)生了解疾病的傳播范圍，并確定患者接受的治療類型，以確定手術(shù)還是化療。然而，這種方法也存在弊端，它并不能讓臨床醫(yī)生詳細(xì)了解患者可能的總體結(jié)果或治療干預(yù)的可能效果。
近日，由倫敦帝國理工學(xué)院(Imperial College London)和墨爾本大學(xué)(University of Melbourne)的研究人員開發(fā)了一款人工智能軟件，它能夠比現(xiàn)有的方法更準(zhǔn)確地預(yù)測卵巢癌患者的預(yù)后，而且還可以預(yù)測哪些治療方法對確診后的患者最有效。
這項(xiàng)發(fā)表在《Nature Communications》雜志上的試驗(yàn)是在帝國大學(xué)醫(yī)療保健NHS信托基金會(Imperial College Healthcare NHS Trust)的Hammersmith醫(yī)院進(jìn)行的。
研究人員表示，這項(xiàng)新技術(shù)可以幫助臨床醫(yī)生更快地對患者實(shí)施治療，并為更個(gè)性化的醫(yī)療鋪平道路。他們希望這項(xiàng)技術(shù)可以用于根據(jù)CT掃描顯示的卵巢癌患者的結(jié)構(gòu)上的細(xì)微差別將其分組，而不是根據(jù)他們所患癌癥的類型或進(jìn)展程度進(jìn)行分類。
“盡管癌癥治療已經(jīng)取得了進(jìn)展，但晚期卵巢癌患者的長期生存率仍然很低，迫切需要找到診療這種疾病的新方法。”主要作者、倫敦帝國理工學(xué)院Eric Aboagye教授指出，“我們的技術(shù)能夠給臨床醫(yī)生提供更詳細(xì)、更準(zhǔn)確的信息，告訴他們患者可能對不同的治療有何反應(yīng)，這可以讓他們做出更好、更有針對性的治療決定。”
“人工智或能改變醫(yī)療服務(wù)的提供方式，并改善患者的預(yù)后。我們的軟件就是一個(gè)例子，希望它可以幫助臨床醫(yī)生更好地管理和治療卵巢癌患者。” 共同作者、帝國理工學(xué)院NHS信托基金的名譽(yù)放射科顧問Andrea Rockall教授進(jìn)一步說道。
具體來說，在最新的這項(xiàng)研究中，研究人員使用一種名為TEXLab的數(shù)學(xué)軟件工具，識別2004年至2015年間364名卵巢癌患者的CT掃描和組織樣本中腫瘤的侵襲性。
該軟件檢測了腫瘤的四個(gè)生物學(xué)特征，即結(jié)構(gòu)、形狀、大小和基因組成，這些特征顯著影響患者的整體生存，以評估患者的預(yù)后。隨后給患者進(jìn)行一個(gè)名為放射預(yù)測載體(RPV)的評分，該評分指示疾病的嚴(yán)重程度，從輕微到嚴(yán)重不等。
研究人員將結(jié)果與血液檢測和醫(yī)生目前用來評估生存率的預(yù)后評分進(jìn)行了比較。他們發(fā)現(xiàn)，該軟件預(yù)測卵巢癌死亡的準(zhǔn)確性是標(biāo)準(zhǔn)方法的四倍。
研究小組還發(fā)現(xiàn)，在RPV評分較高的患者中，有5%的患者的生存率不到兩年。高RPV還與化療耐藥性和不良手術(shù)結(jié)果相關(guān)。這表明，RPV可用作預(yù)測患者對治療反應(yīng)的潛在生物標(biāo)志物。
Aboagye教授建議，這項(xiàng)技術(shù)可以用來識別那些不太可能對標(biāo)準(zhǔn)療法產(chǎn)生反應(yīng)的患者，并為他們提供替代療法。
接下來，研究人員將開展一項(xiàng)規(guī)模更大的研究，以了解該軟件預(yù)測單個(gè)患者手術(shù)和/或藥物治療結(jié)果的準(zhǔn)確性。
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