乳腺癌新辅助化疗疗效可精预测_技术前沿_医疗器械资讯-3618医疗器械网

我国学者构建的针对乳腺癌不同分子亚型的多种机器学习模型，可在术前精预测乳腺癌新辅助化疗后的病理完全缓解，从而辅助乳腺癌新辅助化疗后的手术方案制订，也有助于实施更个体化的患者手术分层管理。

该研究由广东省人民医院乳腺肿瘤科王坤教授牵头，联合中山大学附属第一医院、佛山市第一人民医院、汕头市中心医院完成。相关研究论文日前发表在《柳叶刀》子刊《电子临床医学》上。

新辅助化疗已成为局部晚期乳腺癌术前的标准治疗方案。通过新辅助化疗可实现肿瘤降期，使不可手术的乳腺癌达到手术条件，特别是病理完全缓解的实现，让患者避免手术或改善术后生存质量。但此前病理完全缓解只能通过术后大体病理评估，在术前无创精地预测新辅助化疗疗效的工具亟需开发。

王坤研究团队以乳腺磁共振成像为切入点，利用时间动态磁共振影像大数据，构建多种机器学习模型。王坤介绍，在开发人工智能模型时，考虑到乳腺癌不同亚型存在较大异质性，就根据不同亚型进行模型的构建以及优化；同时，考虑到乳腺癌经过新辅助化疗后癌灶会发生明显改变，该研究联合新辅助化疗前后的两期磁共振图像，应用深度学习和影像组学的多模态技术，实现了时间动态磁共振图像的精建模预测乳腺癌病理完全缓解，并在每种亚型均实现了良好的预测性能。

据介绍，研究收集的图像数据来自患者在新辅助化疗期间常规做的磁共振检查，让患者获益于更精的医疗决策时，不增加额外的花销。该模型在临床应用时，对于乳腺科医生操作友好，只需要把新辅助化疗前后的两个时间点的磁共振图像联同癌灶输入到自动化模型中，即可得出模型的预测评分，从而为医疗决策提供依据。

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乳腺癌新辅助化疗疗效可精预测

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