影像组学：揭开肿瘤的面纱丨AI+医疗
2019/8/5 17:21:51巩立鑫 中国科学院自动化研究所
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AI+医疗(一)|影像组学：揭开肿瘤的面纱肿瘤君和人类的恩怨素来已久，人们往往谈癌色变，如临大敌，唯恐避之不及。实际上，肿瘤君由癌细胞演变而来，但癌细胞的出身在科学界尚无定论。大部分人同意勃伏利1914年提出的体细胞突变的理论。
根据这一理论，人体细胞内存在与癌症相关的基因，正常情况下它们一直在安静地沉睡。而一旦这些基因受到一定程度的外界刺激或内部突变，正常细胞便似被妖魔附身，黑化为癌细胞，并以脱缰野马之势不受控制地异常疯长，在人体内安营扎寨，逐渐形成良性肿瘤；随着时间的积累，这些蓄谋已久的癌细胞逐渐占山为王，最终瓦解人体的免疫屏障，形成凹凸不平、累累如岩的“黑社会势力”，也就是恶性肿瘤。
手术、放疗和化疗，是帮助绝望的肿瘤患者对付肿瘤的传统“三板斧”。其中，医学影像为医生的临床决策指明了方向。医生通过肉眼解读医学影像，依赖直观长久的临床经验对肿瘤进行诊断，仅仅如管中窥豹，大量潜在的医学影像信息并未物尽其用。
因此，虽然目前医学技术日新月异，但漏诊、过度治疗等问题同样突出。同时，直接伸向肿瘤巢穴的有创穿刺活检也面临着激怒癌细胞，产生一系列并发症的风险，得不偿失，因而精准、无创的肿瘤诊断方法亟待挖掘。
肿瘤善于制造绝望，而现在发展得如火如荼的人工智能(AI)则善于“绝处逢生”。相比于人类专家的肉眼，AI拥有“火眼金睛”，能够基于医学影像大数据，深度挖掘影像信息，在短时间内学习到人类可能要几十年内才能学到的东西，让肿瘤原形毕露，辅助医生在术前进行更加精准的临床决策，并为病人提供个性化治疗方案，稳、准、狠地反击肿瘤。 
自动化所分子影像院重点实验室基于AI影像组学，利用人工智能技术和医学影像大数据的强强联手，致力于实现临床肿瘤的早期检测、精准诊断和辅助决策，用火眼金睛掀开肿瘤面纱，有望给日新月异的医学技术带来福音。鼻咽癌、肺癌、胃癌和肝癌等典型的高发癌症是该重点实验室着力研究的几大影像组学方向，并先后取得了阶段性的成果。
鼻咽癌鼻咽癌是广东地区的“爆款癌症”，发病率超过全球的一半，世界医学界又称其为“广东癌”。晚期鼻咽癌患者一般采用放疗进行治疗，但临床医生难以有效预测患者预后，从而导致预后差的患者错过最佳治疗时机。
为此，分子影像实验室团队与广东省人民医院放射科张水兴主任团队进行深入合作研究，结合晚期鼻咽癌患者的影像、临床、随访信息，采用AI影像组学方法预测患者治疗后的无进展生存期。相比常规临床指标，影像组学模型预测无进展生存期的准确度提高10%以上，这对于晚期鼻咽癌患者的个体化治疗有重大的临床意义。肺 癌肺癌作为发病率第一的癌症，被称为“癌王”，其中四期肺癌的首选治疗方式是一种昂贵的靶向治疗。热播电影《我不是药神》讲述病患因无法负担天价抗癌药而非法购买印度药。中国庞大的癌症群体的现实困难仍然持续存在，药物太贵，老百姓无法承担。但对于很多患者而言，他们会像溺水的人拼命抓住任何一根救命稻草一样，愿意变成药罐子尝试各种治疗方法。不幸的是，四期肺癌的一半患者在接受这种昂贵的治疗10个月左右后会出现耐药性，而不再有疗效。患者被癌症所累，家庭也承受了巨大的损失。
因此如何提前区分出不适合靶向治疗的耐药患者对于治疗方案的选择有重要的临床价值。针对这一难题，团队配合上海肺科医院、广东省人民医院、华西医院、医科院肿瘤医院等多家医院，基于AI影像组学，对患者的CT影像进行深入分析，从而在术前无创地筛选出不适合做靶向治疗的患者，为合理的个性化治疗提供依据。
胃 癌胃癌，人们习惯称它为“穷人的癌症”，而事实上胃癌与生活方式紧密相连。绝大多数胃癌在其幼年时期，常常狡猾地伪装成胃炎胃溃疡发作，造成极低的胃癌早期诊断率；而当人们不经意地选择“胃痛忍一忍”，忍到胃癌跑到其他部位时，才恍然惊觉“这一忍便忍出了大毛病”。
胃癌发生远处转移是导致胃癌患者死亡的主要原因之一，其中53%-66%为胃癌邻近的腹膜转移。对存在腹膜转移的胃癌患者来说，手术已经无法延长生命。如果手术前遗漏对已经腹膜转移病人的判断，病人在承受病痛折磨的同时，还要面对昂贵的经济负担，这无疑“在伤口上撒盐”。
因此，分子影像重点实验室与北京大学肿瘤医院季、郑州大学、镇江市第一人民医院和云南省肿瘤医院合作研究，利用影像组学无创检测CT影像漏诊的不适合再接受手术的患者，并取得非常高的检出率。同时，实验结果揭示影像组学挖掘出了早期腹膜转移的一些细微且不易发现的特征改变，这对胃癌的早期诊断具有重要的临床价值。肝 癌我国拥有近一亿的乙型肝炎病毒携带者，并占有全球超过一半的慢性乙肝患者。肝纤维化可以简单地理解为肝损伤后“结疤”的过程，根据其程度，也即分期，能评估乙肝患者的病情。然而，临床对于肝纤维化分期的划分依赖于穿刺检测，不仅对于患者具有身体创伤、副作用明显，且难以重复使用，无法长期、动态监视患者病情的发展。
针对这一临床挑战性问题，中科院分子影像重点实验室与中山大学第三附属医院和中国人民解放军总医院合作，将AI影像组学应用于肝纤维化分期的预测，实现了与有创肝脏活组织穿刺检测相同的诊断效能，且该诊断精度有逐步提高的空间。 
以上述研究成果为代表，自动化所分子影像院重点实验室基于医学影像和AI，进行医工交叉，经过无数的实验与验证，攻坚克难，取得了丰硕成果，并在权威杂志上发表了一系列高水平论文。
目前，AI影像组学在全球掀起浪潮，已经成为研究趋势和热点，越来越多的团队投身其中。在未来，自动化所分子影像院重点实验室将继续挖掘和利用AI影像组学，创造更为丰硕的成果，为促进智能医学的发展贡献自己的力量。
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