国自然青年基金|基于机器学习的胃癌辅助化疗疗效预测模型建立及实证研究|基金申请·25-03-05

小罗碎碎念

今天和大家分享一个国自然青年项目,执行年限为2021.01~2023.12,直接费用为24万元。

胃癌在我国发病率和死亡率高,进展期胃癌术后辅助化疗对部分患者有利,但缺乏有效疗效预测方式。项目旨在构建预测模型并优化,探索分子机制,为个体化精准诊疗提供方案。

该项目明确了 CDC6 和 RAD1 通过调控 ATR - CHK1 通路影响化疗敏感性。构建了由 TGFA、HCFC1、KLF7、WARS1、WNT4 五基因组成的胃癌术后辅助化疗疗效预测模型,经内部和外部验证集验证有效,且 5 个基因与化疗疗效密切相关。

利用深度学习,结合胃癌新辅助患者初诊增强 CT 和胃镜活检病理图像,构建新辅助化疗疗效预测模型,在多中心回顾性和前瞻性队列中验证,模型 AUROC 分别达 0.879、0.896、0.830,优于同类研究。


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一、项目概述

胃癌是我国发病率和死亡率最高的恶性肿瘤之一。进展期胃癌病人术后常进行辅助化疗,但对部分患者弊大于利,且目前尚无临床可用的辅助化疗疗效预测方式,相关标志物研究未获临床认可,美国临床肿瘤学会将确定受益患者群体列为未来研究重点。

化疗机制复杂,单个分子标志难以预测疗效,联合多个标志物或可解决问题,虽已有大量表达谱数据,但传统统计方法难筛选出可靠预测模型。

前期申请人用机器学习技术构建了胃癌辅助化疗疗效预测模型,本项目将进行大样本验证,同时研究模型分子机制,确证CDC6和RAD1通过调控ATR - CHK1通路磷酸化激活影响化疗,并对模型二次训练及验证。


二、两组医学图像标注示例

  • A组:为门静脉期CT图像的标注,包括肿瘤和淋巴结的原始图像(CT-Tumor-Origin、CT-Lymph node-Origin) 、轮廓标注图像(CT-Tumor-Contour、CT-Lymph node-Contour)以及感兴趣区域(ROI)标注图像(CT-Tumor-ROI、CT-Lymph node-ROI),标注的是肿瘤面积最大层面的ROI。
  • B组:为胃镜病理全切片图像(WSI)的标注,包括原始图像(Biopsy-WSI-Origin)、感兴趣区域标注图像(Biopsy-WSI-ROI)以及放大200倍的感兴趣区域图像(Biopsy-WSI-ROI(200×) ),主要对肿瘤细胞和肿瘤间质进行标注。

三、关于胃癌相关研究的多种模型和特征提取方法

  • 图A:呈现了不同模态(CT和WSI)数据的特征提取过程,使用ResNet - 34和GAT分别处理CT和WSI数据,还涉及对比学习的整合,最终通过SoftMax输出结果。
  • 图B:展示了从肿瘤原发灶和转移淋巴结中提取特征的流程,通过一系列处理步骤,利用平均池化等操作获取相关特征。
  • 图C:是用于全切片图像(WSI)特征提取的图神经网络(GNN)的示意图,展示了节点间的计算关系,包括矩阵运算、激活函数(LeakyReLU)和SoftMax等操作。
  • 图D:为有监督的对比学习模型(CLIP)示例,包括编码(Encoder)、多层感知机(MLP)处理,最终输出特征矩阵。

结束语

本期推文的内容就到这里啦,如果需要获取医学AI领域的最新发展动态,请关注小罗的推送!如需进一步深入研究,获取相关资料,欢迎加入我的知识星球!

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