凤凰城，亚利桑那州 — 在由妙佑医疗国际研究团队牵头的一项人工智能(AI)跨国研究中，研究人员成功开发出一种能提高结直肠癌复发预测准确率的算法。其研究结果已在《胃肠病学》(Gastroenterology)期刊发表。
根据美国癌症协会的数据，在不考虑各种皮肤癌的前提下，结直肠癌已成为美国第三大常见癌症。
医学博士Rish Pai是供职于亚利桑那州妙佑医疗国际的一名病理科医生兼资深作者，他开发了一种深度学习分割算法QuantCRC，以从近6500张数字幻灯片图像中识别肿瘤内的不同区域。
该算法从每张结直肠癌图像中记录15个参数，并与病理报告及病历中的结果进行比较。然后，研究人员开发出了一个基于QuantCRC的预后模型来预测无复发存活期。
研究人员从澳大利亚、加拿大和美国国内多个结肠癌家族注册登记库(Colon Cancer Family Registry)研究中心（包括妙佑医疗国际）收集结直肠癌生物标本作为内部训练队列。随后，研究人员采用加拿大和美国国内未参与结肠癌家族注册登记库研究的外部队列对训练结果进行了验证。
“QuantCRC不仅可以识别肿瘤内的不同区域，还能从这些区域提取定量数据。”Pai博士介绍称，“这项算法将图像转换为该肿瘤特有的一组数值。通过对大量肿瘤进行分析，我们总结出了最能预测肿瘤行为的几个肿瘤特征。如此一来，我们便能利用所掌握的知识来预测新发结肠癌肿瘤的行为趋势。”
例如，该算法可以识别出复发概率较低而可能无需接受化疗的部分患者。此外，它还能够筛选出适宜强化治疗或复诊的高复发风险患者。
Pai博士表示，他由衷希望这项研究能够造福广大结肠癌患者，同时为分析结肠癌标本的病理科医生和接诊结肠癌患者的肿瘤科医生带来裨益。
“这项算法为肿瘤科医生提供了另一种能指导治疗和复诊的工具，继而让结肠癌患者受益。”
来自澳大利亚、加拿大和美国的研究团队一致认为，QuantCRC为常规结直肠癌病理报告补充了宝贵信息。此外，基于QuantCRC的预后模型可以提高无复发生存期预测的准确率。
Pai博士透露，他下一步的研究计划是利用QuantCRC来探索肿瘤的复发机制，并且分析这一算法是否能够预测肿瘤对免疫疗法等特定治疗的应答。
这项研究的部分资金源自结肠癌家庭注册登记库，而该注册登记库的部分资金由美国国家癌症研究所和国家卫生研究院提供(U01 CA167551)。
除Pai博士外，该研究中供职于妙佑医疗国际的其他作者还包括Imon Banerjee博士、Noralane Lindor医学博士、Bhavik Patel医学博士，以及Niloy Jewel Samadder医学博士。
如需获取完整作者名单、披露信息和研究资助方详细清单，请参见此文。
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