《自然》:AI全新里程碑!全面革新19种癌症诊断,有望推动癌症诊疗质的飞跃

学术   2024-09-05 08:11   北京  
▎药明康德内容团队编辑 

ChatGPT的问世让更多人了解到了人工智能(AI)的强大能力,AI不仅可以帮助分析文字,检索收集信息,还可以自己创造新的内容,甚至AI已经进军到作画、视频创造领域,我们刷一刷短视频就能见证到AI的各种惊奇操作。此外,在AI的飞速发展下,自动驾驶也成为了汽车制造领域的下一个热点。

除了这些覆盖到日常生活的AI模型,还有一类领域也正在悄悄被AI所革新,那就是医学中的癌症诊断。借助一些已有的肿瘤病理性图像,AI通过识别和训练之后就能够判断新的组织样本是否存在肿瘤,也能预测肿瘤组织的侵袭性、增殖能力。现有的癌症诊断AI可以在少数的肿瘤类型中实现一定程度的诊断和预测,但这还远非AI的全部实力。

图片来源:123RF

就在今日《自然》杂志上,哈佛医学院、斯坦福大学和布莱根妇女医院等单位共同合作,带来了全新一代的肿瘤诊断AI,它能够在多达19种癌症类型中发挥肿瘤诊断、肿瘤微环境定位,治疗策略引导,生存率预测等多种能力,并且预测准确性要优于过往的AI诊断系统


在过去,肿瘤诊断AI往往基于特定方法、样本的组织病理学图像进行训练,因此面对来自不同方法获得的图片,不同人群、癌症类型的样本就作用有限了。但新研究展示的全新AI模型——CHIEF(临床组织病理学图像评估基础),它的训练过程更为复杂,首先它需要经过1500万张没有经过任何标记的图片训练,随后CHIEF还要接受6万多张全视野组织切片的训练,样本包括肺部、胃部、结肠、大脑、肝脏、胰腺和皮肤肾上腺等19种组织,这一步主要是让CHIEF能够将特定部位的变化与完整组织联系起来,而不仅仅只局限对某一个小区域的了解和预测。

▲CHIEF需要经过大量不同组织、肿瘤样本的图像训练(图片来源:参考资料[1])

在完成了上述训练后,研究者尝试让CHIEF对来自全球24个医院,32个独立数据库中的近2万张全视野病理组织切片图进行了分析。与目前最先进的深度学习方法相比,CHIEF完成各类任务的表现总体提升了36.1%,包括癌细胞检测,肿瘤起源辨别,预测癌症患者治疗效果,以及分辨与治疗反应相关的基因和DNA模式。

而在癌症检测方面,面对包含11种癌症类型的15个数据库样本时,CHIEF的预测评价指标AUROC(接受者操作特征曲线下面积,用于判断模型准确率)可达到0.9397(AUROC越接近于1,表明模型能更好地区分正负样本);相同的任务下,已有的深度学习模型的AUROC在0.80到0.84之间。对于其他任务,比如预测之前从未见过的手术切除组织病理切片图,CHIEF的AUROC也可以超过0.9。

▲CHIEF的癌症诊断能力显著优于现有AI模型(图片来源:参考资料[1])

此外,肿瘤基因组构成能够决定肿瘤的特性、演化以及对治疗的敏感程度。而CHIEF也能以优于当下AI的准确性来识别测试样本中的基因特征,包括与癌细胞生长、抑制相关的基因模式,此外CHIEF在观察全组织图像时,还可以识别出54种常见的癌症基因突变

在人类患者中,CHIEF也可以有效地预测患者的死亡风险,并且它还发现与生存期较短的患者相比,生存期长的患者肿瘤中含有更多的免疫细胞,这些免疫细胞有助于帮助攻击肿瘤。而CHIEF在生存期短的患者肿瘤中发现了一些异常特征,比如细胞间连接减弱,细胞核有更多非典型特征。

研究通讯共同通讯作者Kun-Hsing Yu博士指出,CHIEF模型在跨越多类型肿瘤中的任务中展现出了卓越的有效性,研究团队也希望它能像ChatGPT一样表现出更广泛的作用。为此,他们将继续给CHIEF进行更多的组织图像训练,同时增加一些癌前病变样本,进一步提升CHIEF在肿瘤诊断和预测分析中的准确性。

参考资料:
[1] A new artificial intelligence tool for cancer. Retrieved September 4, 2024 from https://www.eurekalert.org/news-releases/1056211
[2] A pathology foundation model for cancer diagnosis and prognosis prediction. Nature (2024). DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-024-07894-z

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