“僅通過乳腺癌患者增強磁共振影像資料，無需穿刺，便可精準預測三陰性乳腺癌的分型分類；基于數字病理圖像構建的神經網絡模型，通過一張小小的病理HE染色切片，數小時便可明確三陰性乳腺癌分子分型和關鍵治療靶點……”
近日，復旦大學附屬腫瘤醫院精準腫瘤中心主任、乳腺外科主任邵志敏教授團隊和合作者一起，通過“院內多學科團隊聯合+跨區域醫工交叉協作”的方式，為三陰性乳腺癌的臨床診斷制定了“復旦腫瘤”的智能方案。相關研究成果在美國《細胞》雜志旗下期刊《細胞報告—醫學》和國家自然科學基金委旗下《基礎研究》在線發表。
將醫學影像“數字化” 受訪者供圖
三陰性乳腺癌診斷“痛點”
“臨床診斷在腫瘤治療中發揮著‘燈塔’的作用。特別是對于三陰性乳腺癌而言，明晰的臨床診斷更是為細分亞型、確定個性化的治療方案奠定了基礎。”邵志敏告訴《中國科學報》， “三陰性乳腺癌是一種乳腺癌亞型，因復發風險高、缺少有效治療靶點，素有‘最毒’乳腺癌之稱。準確鑒別三陰性乳腺癌、明確其分子分型和重點基因突變，對于后續精準施治具有重要價值。”
2019年，復旦大學附屬腫瘤醫院提出三陰性乳腺癌的“復旦分型”，將三陰性乳腺癌分為四個不同亞型，進而讓針對不同亞型的精準治療成為可能。而“復旦分型”的鑒別有賴于精準的病理診斷和基因檢測報告。
據了解，一份三陰性乳腺癌的病理診斷和基因檢測報告，通常需要通過穿刺或外科手術獲取腫瘤組織，再經過一系列處理和檢測后方能獲得。一方面，獲取腫瘤組織不可避免會給患者帶來身體創傷；另一方面，后續檢測中的腫瘤免疫組化染色、基因測序等處理流程繁雜、步驟多，需投入較多的人力、物力和財力。
能否通過影像資料鑒別出三陰性乳腺癌，以免給患者帶來創傷？或能否減少精準診斷的流程和花費，盡快獲知三陰性乳腺癌的精準分型？
基于這樣的臨床思考，腫瘤醫院乳腺外科團隊聯合醫院放射診斷科團隊、病理科團隊，并與高校人工智能技術團隊合作，借助先進的數字智能技術，試圖破解三陰性乳腺癌精準診斷的這兩個難題。
一次檢查可鑒別“復旦分型”
為解決上述問題，邵志敏團隊聯合該院放射診斷科主任顧雅佳團隊、病理科副主任楊文濤團隊，并與復旦大學類腦智能科學與技術研究院研究員王鶴團隊攜手，闡明了影像組學在提示三陰性乳腺癌腫瘤異質性中的重要臨床價值，首次發現并證實通過影像組學即可在三陰性乳腺癌術前無創傷、能準確預測“復旦分型”，為后續精準治療奠定基礎。
研究團隊收集乳腺癌患者術前對比增強磁共振圖像、勾畫靶區和提取定量影像特征，將醫學影像“數字化”，構建匹配多組學數據的三陰性乳腺癌影像組學隊列。
“數據證實，該隊列預測三陰性乳腺癌的AUC值可達0.92，預測三陰性乳腺癌‘復旦分型’AUC最高可達0.8。”顧雅佳解釋說，“這意味著三陰性乳腺癌患者僅需通過增強磁共振影像檢查，不需要進行有創傷的活檢，就能夠較準確地獲知疾病亞型。”
此外，研究團隊篩選出表征三陰性乳腺癌瘤周異質性的影像組學特征，并進一步探索其背后的生物學意義：發現三陰性乳腺癌腫瘤瘤體邊緣的異質性提示不良預后，影像組學高異質性腫瘤呈現免疫抑制及脂肪酸代謝上調等特征，可作為三陰性乳腺癌的預后指標，為三陰性乳腺癌精準治療策略提供了新方向。
一張切片完成精準診斷
病理診斷和基因檢測是腫瘤診斷的重要指標。但在傳統流程下，確認三陰性乳腺癌的分子分型和關鍵的治療靶點往往需要經歷一系列的分子生物學檢測。
邵志敏團隊、楊文濤團隊聯合南京信息工程大學教授徐軍團隊，開展了基于數字病理與深度學習預測三陰性乳腺癌分子分型、關鍵治療靶點和患者預后的研究，揭示了數字病理聯合深度學習在預測三陰性乳腺癌關鍵生物標志物中的重要價值。該成果已在國家自然科學基金委旗下期刊《基礎研究》在線發表。
團隊收集了425例三陰性乳腺癌患者腫瘤標本的HE染色切片，并進行數字化掃描。研究發現基于數字病理圖像所構建的神經網絡模型，能夠快速、準確地鑒別三陰性乳腺癌“復旦分型”（AUC最高達0.93），也能夠預測胚系BRCA2突變及體細胞PIK3CA突變等三陰性乳腺癌關鍵治療靶點（AUC分別達0.79和0.78），同時還能在患者臨床病理信息基礎上優化患者的預后分層（c-index達0.76）。這些重要的結果都能在外部數據集進行驗證。
這項基于數字病理聯合人工智能的研究為未來三陰性乳腺癌精準分型和基因變異檢測提供了“智能方案”：患者病理活檢后，有望僅僅利用一張病理切片，在數小時內快速得到“復旦分型”、重點基因突變等與治療相關的關鍵信息，為后續精準治療提供極大的便利。
“這兩項研究是腫瘤醫院精準腫瘤中心在 ‘多學科+醫工交叉’模式下取得的典型成果。基于人工智能技術的科研項目為中心的研究創新提供了更多可能。”邵志敏表示，“這兩項重要研究成果有望在不久的將來，在精準腫瘤中心獲得臨床應用和推廣。”
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