玉米地野战梓光莉番号 以AI手段预测癌症复发!科学家利用AI分析肺癌中免疫细胞空间图谱,并成功预测癌症复发风险

AI登上顶级期刊,现在都不算啥新鲜事了,现在要关注的,是大佬们又玩出了什么花才对。从癌症确诊到筛查,接下来评价预后,预测风险也得安排一下,对吧?近期在《自然·医学》上,发表了一项英国TRACERx肺癌研究计划的成果:科学家们利用人工智能手段,绘制了肺腺癌中免疫细胞的空间位置图谱,可以根据免疫细胞浸润出的“冷区”和“热区”,预测患者的癌症复发风险!

免疫冷区和免疫热区的差别,就是淋巴细胞浸润程度了

原标题:以AI手段预测癌症复发!科学家利用AI分析肺癌中免疫细胞空间图谱,并成功预测癌症复发风险

对于冷区和患者复发风险高的关系,研究团队也利用本次研究获取的空间组织学信息,进行了一些初步探索。就拿间质细胞来说,在免疫冷区当中,癌-间质细胞界面的几何不规则性和复杂性显著增加,两种细胞的接触明显增多。接触增多玉米地野战梓光莉番号,就会让间质细胞更容易阻止免疫细胞的浸润玉米地野战梓光莉番号,帮癌细胞活得更加舒坦。研究团队进行的分析显示玉米地野战梓光莉番号,被挡在肿瘤外的淋巴细胞越多玉米地野战梓光莉番号,癌细胞的新抗原水平就越高玉米地野战梓光莉番号,新抗原多=疗效好的定律玉米地野战梓光莉番号,在这种时候就不适用了。

AI区分免疫细胞和癌细胞的效果玉米地野战梓光莉番号,得到了TRACERx研究中玉米地野战梓光莉番号,多区域外显子组和RNA测序数据玉米地野战梓光莉番号,以及病理科医生阅片等信息的认证玉米地野战梓光莉番号,区分准确度达到90%以上。

总体来说玉米地野战梓光莉番号,这项研究为临床区分复发高危的癌症患者提供了全新的手段玉米地野战梓光莉番号,也为分析癌细胞的免疫逃逸提供了新视角玉米地野战梓光莉番号,不过研究团队也表示玉米地野战梓光莉番号,这项技术还处于早期阶段玉米地野战梓光莉番号,临床应用还需要时日。

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举个例子,在免疫细胞浸润比较多的部位,能够实现免疫逃逸,存活下来的癌细胞特征,和那些免疫细胞浸润不到的部位就有明显的差异,这正是TRACERx研究计划发现,并且在去年登上《自然》的成果。而这次研究构建的深度学习模型,比之前的分析更进一步,同时调用了85名患者275个肿瘤区域的切片,从而分析癌细胞、淋巴细胞、间质细胞(成纤维细胞 上皮细胞)和其它细胞(巨噬细胞、肺细胞等)的空间分布特点。

这个最新的AI阅片,把100例患者的多区域外显子组和RNA测序(RNA-seq)数据,与免疫细胞分布的空间组织学信息进行了整合,成功经受了970例肺腺癌患者的队列验证。将来这套工具有望用于临床指导复发高风险患者的诊疗。利用基因突变、分子标记物之类的指标预测癌症复发风险,这种研究奇点糕见过很多,但肿瘤不同部位的异质性,让这种预测总是少了些“立体感”和“空间感”。

那么接下来,就可以让AI根据肿瘤区域当中淋巴细胞的浸润比例,来划分免疫“热区”和“冷区”了。从下面这张图可以看出,淋巴细胞的浸润在不同肿瘤区域差异是很明显的,而且冷区的癌细胞进化出的亚克隆更加多样化。

多点取样,深度学习

划分区域,还是要为指导临床服务。研究团队首先用79例肺腺癌患者的数据进行初步分析,然后调取了TRACERx另外970例患者的预后情况,进行再次验证。验证结果显示,冷区多了真的不好,在970例患者的队列中,AI识别出肿瘤内的“冷区”超过一个,就与癌症复发风险上升48%有关,而这种风险是与肿瘤大小、癌症分期和单个患者的取样个数无关的。

很多淋巴细胞都被挡在了肿瘤之外(蓝点),真正能浸润进去的(黑点)并不多

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