“最毒乳腺癌”臨床診斷有了“智能方案”

　　三陰性乳腺癌被稱為“最毒乳腺癌”。記者20日獲悉，中國的醫學專家攜手高校人工智能技術團隊，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研制出了“智能方案”。

　　根據該智能方案，醫生可在患者術前無創傷、準確預測三陰性乳腺癌的分型，為后續精準治療奠定基礎；同時，醫生僅利用一張患者的病理切片，在數小時內便可快速獲得與治療相關的關鍵信息，為精準治療提供極大的便利。

　　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表示，“不久的將來，這兩項重要研究成果有望在精準腫瘤中心獲得臨床應用和推廣，未來該中心還將有更多跨專業、多學科的研究成果孵化，并將進一步向臨床應用轉化。”

　　邵志敏教授團隊，聯合復旦大學附屬腫瘤醫院放射診斷科主任顧雅佳教授團隊、病理科副主任楊文濤教授團隊，并與復旦大學類腦智能科學與技術研究院王鶴研究員團隊、南京信息工程大學徐軍教授團隊獲得的相關研究成果于美國《細胞》雜志旗下期刊《細胞報告·醫學》、國家自然科學基金委旗下期刊《基礎研究》在線發表。

　　邵志敏教授20日接受采訪時表示：“三陰性乳腺癌是乳腺癌中的一種亞型，因復發風險高、缺少有效治療靶點，素來有‘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，對于精準施治具有重要價值。”

　　據悉，2019年，復旦大學附屬腫瘤醫院提出的三陰性乳腺癌“分型”：將三陰性乳腺癌分為了4個不同的亞型，進而讓針對不同亞型的精準治療成為可能。而三陰性乳腺癌的“分型”的鑒別有賴于精準的病理診斷和基因檢測報告。

　　采訪中，記者了解到，在傳統診斷中，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，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，后續檢測中處理流程繁雜、步驟多，需投入較多的人力、物力和財力。

　　免除患者創傷之苦、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成為醫學專家等探索的課題。

　　邵志敏教授團隊、顧雅佳教授團隊以及復旦大學類腦智能科學與技術研究院王鶴研究員團隊的聯合研究發現并證實，通過影像組學即可在三陰性乳腺癌術前無創傷、準確預測其分型。研究團隊將醫學影像“數字化”，構建了三陰性乳腺癌影像組學隊列。顧雅佳教授說，三陰性乳腺癌患者僅需通過增強磁共振影像檢查，就能夠較為準確地獲知疾病亞型。

　　邵志敏教授表示：“這兩項研究是復旦大學附屬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，為精準腫瘤中心的研究創新提供了更多可能。”(完)