肝癌是全球癌癥相關死亡的第三大原因，手術切除后的復發(fā)率高達70%，如何準確預測肝癌復發(fā)是一個難題。記者從中國科大獲悉，該校孫成研究組與合作者開發(fā)了預測肝癌復發(fā)的“TIMES”評分系統(tǒng)，通過量化免疫細胞在腫瘤微環(huán)境中的空間分布特征，實現(xiàn)了對肝細胞癌復發(fā)風險的預測，準確率達82.2%。
團隊科研骨干大多是中青年，他們將科學成果直接轉化為可應用的AI診斷工具——公開免費的TIMES在線版本，上傳病理染色圖像即可獲得肝癌復發(fā)風險評分。該項成果于北京時間3月13日0點發(fā)表在國際學術期刊《自然》上。
“TIMES”評分系統(tǒng)全稱為“Tumor Immune MicroEnvironment Spatial”（腫瘤免疫微環(huán)境空間）評分系統(tǒng)，是首個結合空間免疫信息的肝癌復發(fā)預測工具。研究證明了免疫細胞的空間分布比其整體數量更能決定臨床預后，將空間轉錄組學、蛋白質組學和多光譜免疫組化技術與人工智能驅動的空間分析整合，創(chuàng)造了腫瘤微環(huán)境評估的全新方法。
腫瘤微環(huán)境的空間異質性表現(xiàn)為不同腫瘤區(qū)域呈現(xiàn)差異化的免疫細胞組成。自然殺傷細胞（NK細胞）作為先天免疫系統(tǒng)的關鍵效應細胞，已有臨床數據提示腫瘤內NK細胞浸潤程度升高與患者生存預后顯著相關。然而，當前臨床評估體系主要依賴腫瘤特征的常規(guī)組織病理學分層方法，尚未整合免疫細胞在腫瘤微環(huán)境中的空間分布參數及其對預后的潛在影響。
研究團隊發(fā)現(xiàn)，CD57+NK細胞亞群在腫瘤微環(huán)境中的空間定位具有特殊的預后意義：腫瘤侵襲前緣區(qū)域CD57+NK細胞密度增高的患者表現(xiàn)出顯著降低的復發(fā)風險。
如何解釋NK細胞的分布與肝癌復發(fā)有關？研究團隊基于61名患者的肝癌切片進行了系統(tǒng)性的轉錄組-空間組學整合分析和驗證，構成了能有效預測肝癌復發(fā)的算法模型TIMES評分系統(tǒng)。
在231位患者的多中心驗證研究中，TIMES評分系統(tǒng)區(qū)分非復發(fā)和復發(fā)組織的準確率為82.2%，現(xiàn)有的肝癌臨床分期系統(tǒng)，如巴塞羅那分期、TNM分期系統(tǒng)的預測準確率在50%左右。
據悉，TIMES系統(tǒng)相關的核心算法和模型已獲得專利保護，研究團隊正積極尋求與企業(yè)合作，推動該預測系統(tǒng)的規(guī)范化臨床轉化應用。研究團隊希望能夠提供全新的臨床決策輔助工具，幫助醫(yī)生在有限的資源條件下為患者制定最優(yōu)化的治療方案，讓預測肝癌復發(fā)的TIMES系統(tǒng)普惠可及。
肝癌是全球癌癥相關死亡的第三大原因，手術切除后的復發(fā)率高達70%，如何準確預測肝癌復發(fā)是一個難題。記者從中國科大獲悉，該校孫成研究組與合作者開發(fā)了預測肝癌復發(fā)的“TIMES”評分系統(tǒng)，通過量化免疫細胞在腫瘤微環(huán)境中的空間分布特征，實現(xiàn)了對肝細胞癌復發(fā)風險的預測，準確率達82.2%。
團隊科研骨干大多是中青年，他們將科學成果直接轉化為可應用的AI診斷工具——公開免費的TIMES在線版本，上傳病理染色圖像即可獲得肝癌復發(fā)風險評分。該項成果于北京時間3月13日0點發(fā)表在國際學術期刊《自然》上。
“TIMES”評分系統(tǒng)全稱為“Tumor Immune MicroEnvironment Spatial”（腫瘤免疫微環(huán)境空間）評分系統(tǒng)，是首個結合空間免疫信息的肝癌復發(fā)預測工具。研究證明了免疫細胞的空間分布比其整體數量更能決定臨床預后，將空間轉錄組學、蛋白質組學和多光譜免疫組化技術與人工智能驅動的空間分析整合，創(chuàng)造了腫瘤微環(huán)境評估的全新方法。
腫瘤微環(huán)境的空間異質性表現(xiàn)為不同腫瘤區(qū)域呈現(xiàn)差異化的免疫細胞組成。自然殺傷細胞（NK細胞）作為先天免疫系統(tǒng)的關鍵效應細胞，已有臨床數據提示腫瘤內NK細胞浸潤程度升高與患者生存預后顯著相關。然而，當前臨床評估體系主要依賴腫瘤特征的常規(guī)組織病理學分層方法，尚未整合免疫細胞在腫瘤微環(huán)境中的空間分布參數及其對預后的潛在影響。
研究團隊發(fā)現(xiàn)，CD57+NK細胞亞群在腫瘤微環(huán)境中的空間定位具有特殊的預后意義：腫瘤侵襲前緣區(qū)域CD57+NK細胞密度增高的患者表現(xiàn)出顯著降低的復發(fā)風險。
如何解釋NK細胞的分布與肝癌復發(fā)有關？研究團隊基于61名患者的肝癌切片進行了系統(tǒng)性的轉錄組-空間組學整合分析和驗證，構成了能有效預測肝癌復發(fā)的算法模型TIMES評分系統(tǒng)。
在231位患者的多中心驗證研究中，TIMES評分系統(tǒng)區(qū)分非復發(fā)和復發(fā)組織的準確率為82.2%，現(xiàn)有的肝癌臨床分期系統(tǒng)，如巴塞羅那分期、TNM分期系統(tǒng)的預測準確率在50%左右。
據悉，TIMES系統(tǒng)相關的核心算法和模型已獲得專利保護，研究團隊正積極尋求與企業(yè)合作，推動該預測系統(tǒng)的規(guī)范化臨床轉化應用。研究團隊希望能夠提供全新的臨床決策輔助工具，幫助醫(yī)生在有限的資源條件下為患者制定最優(yōu)化的治療方案，讓預測肝癌復發(fā)的TIMES系統(tǒng)普惠可及。
本文鏈接：預測肝癌復發(fā)新突破！中國科大開發(fā)高精度AI診斷工具http://m.lensthegame.com/show-2-11215-0.html
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