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人工智能能够预测结直肠癌的疗效预后



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简评:利用深度学习联合肿瘤组织切片,开发了一种临床有效的结直肠癌预后标记物。其优于现有的预后标记物,能将II期和III期患者划分为可以用于选择辅助治疗的预后组。

摘要

背景:通过改善预后指标来对早期大肠癌患者进行分层,以完善对辅助化疗患者的选择。本研究的目的是通过使用深度学习,分析扫描常规苏木精和伊红染色切片,开发出一个可以预测大肠癌切除术后的预后生物标志物。

方法:本研究利用四组患者中多张疾病预后明显好转或不良的图像,共训练了10个专门用于超大型异质图像分类的卷积神经网络。通过没有明显预后结果的患者,从而来确定这个综合了十个卷积网络的预后生物标志物。该标记物在英国制备的例载玻片上进行了测试,然后使用挪威制备的例使用单一制剂卡培他滨治疗的患者的载玻片,根据预先确定的方案进行的独立验证。所有入组只包括可切除肿瘤的患者,以及可用于分析的福尔马林固定、石蜡包埋的肿瘤组织块。该研究主要结果是癌症特异性生存率。

结果:来自四个组的名患者有显著效果,并作为一个训练队列来进行训练。名患者的结果并不显著,然后进行调整。在验证队列的初步分析中,调整了在同一队列单变量分析中具有重要意义的已知预后标志物(即pN期、pT期、淋巴管侵犯和静脉血管侵犯)后,该生物标志物为预后差与预后好的风险比分别为3.84(95%CI2.72-5.43;;p0.))和3.04(2.07-4.47,;p0.))。

解释:利用深度学习联合数字扫描的常规苏木精和伊红染色肿瘤组织切片,开发了一种临床有效的预后标记物。并且已经在大量独立的患者群体中进行了广泛评估,和已建立的分子和形态预后标记物相关并优于其,同时在肿瘤和淋巴结分期中给出了一致的结果。生物标志物将II期和III期患者划分为明确可以用于选择辅助治疗的预后组,避免在极低风险组进行治疗,并确定哪些患者在更强化的治疗方案中受益。

详见下文

翻译:袁紫旭吴志杰简评:吴志杰编辑:蔡宗禄审核:袁紫旭

专家介绍

袁紫旭主治医师

医学博士

袁紫旭,医学博士,医院结直肠外科,美国外科医师学院会员(ACS),广东省保健协会肠道保健分会常务委员,-年在美国FredHutchinson癌症中心及华盛顿大学医学中心结直肠外科进行访问及工作,在AnnalsSurgery,BJC、CDD、IJO,WJG等国外著名期刊发表第一作者SCI论文10多篇,他引余次。年荣获“广东省科技进步一等奖”,主持多项国家及省自然基金项目,擅长胃肠道肿包括结直肠癌和胃癌的微创治疗,提倡保肛保功能手术,专注于腹膜转移癌诊治。

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