“最毒乳腺癌”临床诊断有了“智能方案”

　　三阴性乳腺癌被称为“最毒乳腺癌”。记者20日获悉，中国的医学专家携手高校人工智能技术团队，通过“院内多学科团队联合+跨区域医工交叉协作”的方式，为三阴性乳腺癌的临床诊断研制出了“智能方案”。

　　根据该智能方案，医生可在患者术前无创伤、准确预测三阴性乳腺癌的分型，为后续精准治疗奠定基础；同时，医生仅利用一张患者的病理切片，在数小时内便可快速获得与治疗相关的关键信息，为精准治疗提供极大的便利。

　　复旦大学附属肿瘤医院精准肿瘤中心主任、乳腺外科主任邵志敏教授表示，“不久的将来，这两项重要研究成果有望在精准肿瘤中心获得临床应用和推广，未来该中心还将有更多跨专业、多学科的研究成果孵化，并将进一步向临床应用转化。”

　　邵志敏教授团队，联合复旦大学附属肿瘤医院放射诊断科主任顾雅佳教授团队、病理科副主任杨文涛教授团队，并与复旦大学类脑智能科学与技术研究院王鹤研究员团队、南京信息工程大学徐军教授团队获得的相关研究成果于美国《细胞》杂志旗下期刊《细胞报告·医学》、国家自然科学基金委旗下期刊《基础研究》在线发表。

　　邵志敏教授20日接受采访时表示：“三阴性乳腺癌是乳腺癌中的一种亚型，因复发风险高、缺少有效治疗靶点，素来有‘最毒’乳腺癌之称。准确鉴别三阴性乳腺癌、明确其分子分型和重点基因突变，对于精准施治具有重要价值。”

　　据悉，2019年，复旦大学附属肿瘤医院提出的三阴性乳腺癌“分型”：将三阴性乳腺癌分为了4个不同的亚型，进而让针对不同亚型的精准治疗成为可能。而三阴性乳腺癌的“分型”的鉴别有赖于精准的病理诊断和基因检测报告。

　　采访中，记者了解到，在传统诊断中，一份三阴性乳腺癌的病理诊断和基因检测报告，通常需要通过穿刺或外科手术获取肿瘤组织，经过一系列处理和检测后方能获得。一方面，获取肿瘤组织不可避免会给患者带来身体创伤；另一方面，后续检测中处理流程繁杂、步骤多，需投入较多的人力、物力和财力。

　　免除患者创伤之苦、减少精准诊断的流程和花费，尽快获知三阴性乳腺癌的精准分型成为医学专家等探索的课题。

　　邵志敏教授团队、顾雅佳教授团队以及复旦大学类脑智能科学与技术研究院王鹤研究员团队的联合研究发现并证实，通过影像组学即可在三阴性乳腺癌术前无创伤、准确预测其分型。研究团队将医学影像“数字化”，构建了三阴性乳腺癌影像组学队列。顾雅佳教授说，三阴性乳腺癌患者仅需通过增强磁共振影像检查，就能够较为准确地获知疾病亚型。

　　邵志敏教授表示：“这两项研究是复旦大学附属肿瘤医院精准肿瘤中心在‘多学科+医工交叉’模式下取得的典型成果。基于人工智能技术的科研项目，为精准肿瘤中心的研究创新提供了更多可能。”(完)