开发人工智能病理诊断模型
提出细胞分裂抑制剂与聚腺苷二磷酸核糖聚合酶抑制剂联合治疗的可能性
研究人员在治疗难度大、生存率低的肝癌患者中，发现了一种与不良预后相关的新生物标志物。研究团队开发了仅凭病理组织即可筛查这类患者的人工智能诊断模型，并提出了细胞分裂抑制剂与聚腺苷二磷酸核糖聚合酶抑制剂联合使用的治疗策略。
首尔峨山医院6日表示，该院消化内科Shim Juhyun教授、病理科Sung Changok教授团队与澳门大学、浦项科技大学、汉阳大学九里医院组成的联合研究团队证实，抑癌基因RB1的两个等位基因均缺失或失活的“RB1完全缺失（RB1-Bi）”，是肝癌新的不良预后生物标志物。
发现难治性肝癌新型生物标志物的研究团队。从左至右为首尔峨山医院消化内科教授Shim Juhyun、病理科教授Sung Changok，澳门大学教授Shim Jungseop，浦项科技大学教授Park Sanghyun，汉阳大学九里医院教授Ahn Jihyun。首尔峨山医院供图
View original image研究团队对首尔峨山医院的206名患者及美国国家癌症研究所癌症研究公开数据库“癌症基因组图谱”中的355名患者，共561名肝癌患者，进行了包括全外显子组测序和核糖核酸测序在内的多组学分析。随后，利用另一个由450名患者组成的独立队列的基因组、单细胞及空间转录组数据，对结果进行了验证。
分析结果显示，RB1完全缺失患者约占全部肝癌患者的14.6%。这类患者的癌细胞分化程度较低，肿瘤进展较快，死亡风险和复发风险分别为一般患者的3.32倍和3.15倍。研究团队据此认为，RB1完全缺失是肝癌的独立不良预后因素。
为在不进行高成本基因组分析的情况下筛查RB1完全缺失患者，研究团队开发了基于深度学习的病理人工智能模型“FR-MIL”。该模型利用常规染色病理组织切片图像，预测是否存在RB1完全缺失。在外部验证队列中，该模型的F1评分达到84.39%至91.58%。
研究团队还提出了治疗策略。研究人员将876种药物分别用于RB1缺失的肝癌细胞并分析其药物反应，发现这些细胞对抑制细胞分裂或受损脱氧核糖核酸修复的药物表现出选择性反应。尤其在使用聚腺苷二磷酸核糖聚合酶抑制剂等药物时，出现了RB1缺失癌细胞选择性死亡的合成致死现象。
在细胞和动物实验中，研究团队采用了同时给予细胞分裂抑制剂和聚腺苷二磷酸核糖聚合酶抑制剂的联合疗法。结果显示，该疗法在未引起明显全身性副作用的情况下，增强了肿瘤抑制效果。
Shim教授表示：“目前，难治性肝癌患者的治疗选择有限，而且容易产生耐药性，此次研究为他们提供了符合其基因特征的新突破，这一点令人鼓舞。如果此次开发的人工智能诊断模型和联合治疗策略能够应用于临床，有望帮助提高患者生存率，并推动精准个体化医疗更早落地。”研究成果近日发表于国际学术期刊《Signal Transduction and Targeted Therapy》。
版权所有 © 阿视亚经济。未经许可不得转载，禁止用于AI训练及使用。
