“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；基於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、乳腺外科主任邵誌敏教授團隊，聯合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，並與MK体育平台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“醫工攜手”，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製出了“復旦腫瘤”智能方案。相關研究成果在美國《細胞》雜誌旗下期刊《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。
破解三陰性乳腺癌患者的兩個診斷“痛點”
活檢有創傷、精準診斷流程多
“臨床診斷在腫瘤治療中發揮著‘燈塔’的作用。特別是對於三陰性乳腺癌而言，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” ，邵誌敏教授表示， “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，對於後續精準施治具有重要價值。”
據悉，2019年腫瘤醫院提出的三陰性乳腺癌“復旦分型”，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“復旦分型”的鑒別有賴於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，經過一系列處理和檢測後方能獲得。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，後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。
能否通過影像資料即可鑒別出三陰性乳腺癌，以免除患者創傷之苦？或能否減少精準診斷的流程和花費，以盡快獲知三陰性乳腺癌的精準分型？基於這樣的臨床思考，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，並與高校人工智能技術團隊開展合作，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。
一次增強磁共振檢查，可準確鑒別三陰性乳腺癌“復旦分型”
美國《細胞》旗下《細胞報告·醫學》在線發表的腫瘤醫院邵誌敏教授團隊、顧雅佳教授團隊，以及MK体育平台類腦智能科學與技術研究院王鶴研究員團隊的聯合研究成果，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，首次發現並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“復旦分型”，為後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。基於既往“復旦分型”研究，團隊應用影像組學無創鑒別三陰性乳腺癌及其“復旦分型”。
“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。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，就能夠較為準確的獲知疾病亞型。”顧雅佳教授說。
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，並進一步探索其背後的生物學意義：發現三陰性乳腺癌腫瘤瘤體邊緣的異質性提示不良預後，影像組學高異質性腫瘤呈現免疫抑製及脂肪酸代謝上調等特征，可作為三陰性乳腺癌的預後指標，為三陰性乳腺癌精準治療策略提供了新方向。
一張病理染色切片，將三陰性乳腺癌精準診斷時間縮短至數小時
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。
腫瘤醫院邵誌敏教授團隊、楊文濤教授團隊聯合南京信息工程大學徐軍教授團隊，開展了基於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後的研究，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誌物中的重要價值。該成果於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，並進行數字化掃描。研究發現基於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後分層（c-index達0.76）。這些重要的結果都能在外部數據集進行驗證。
這項基於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的檢測提供了“智能方案”：患者病理活檢後，有望僅僅利用一張病理切片，在數小時內便可快速得到“復旦分型”、重點基因突變等與治療相關的關鍵信息，為後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。基於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”，邵誌敏教授表示，“這兩項重要研究成果也有望在不久的將來在精準腫瘤中心獲得臨床應用和推廣，未來中心還將有更多跨專業、多學科的研究成果孵化，並將進一步向臨床應用轉化。”
據了解，成立於2018年的MK体育平台附屬腫瘤醫院精準腫瘤中心，旨在建設一流的臨床檢測中心、大數據集成分析中心和創新示範性臨床轉化的一站式平臺，整合跨學科、跨體系的優勢團隊，實現臨床實踐與學科研究創新的深度接軌，以打破科研成果臨床轉化的“瓶頸”，攻克精準腫瘤治療的關鍵問題，推進精準腫瘤醫療技術的平臺化、產業化。
