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AI引颈过去，开启HER2阳性和解新篇章

撰文丨Key

跟着医疗科技的赶紧发展，东说念主工智能（AI）正慢慢渗入并长远改变着胃癌和解的面目。当作消化系统最常见的恶性之一，胃癌的和解一直濒临贯注大的挑战，尤其是针对HER2阳性胃癌患者，其和解反应的个体相反显贵，给临床决策带来了诸多艰巨。但是，频年来，AI工夫的引入为胃癌和解带来了新的朝阳。

近期，来自北京大学肿瘤病院沈琳老师团队和北京大学北京国外数学究诘中心董彬老师团队在学术期刊Signal Transduction and Targeted Therapy（STTT；IF：40.8）上，共同揭晓了一项具有里程碑意旨的究诘效果。该究诘更动性地哄骗AI工夫，告捷构建了名为MuMo的多维度肿瘤和解反应料到模子，通过汇注429例HER2阳性胃癌患者的跨中心数据集，包括影像学图像、文书、病理学图像以及临床辛劳等，组成了一个的信息宝库。本文将梳理进击究诘放胆和意旨，以飨读者。

图1 文件截图[1]

多模态AI在胃癌和解中的后劲：精确料到HER2阳性患者和解反应

频年来，AI通过深度学习分析大概精确料到胃癌患者对特定和解决策的反应，从而为大夫提供科学的决策赞助。这种个性化和解战略的制定，有助于最大化和解效果，减少无须要的和解风险，并有望延迟患者的糊口期。但是单一时势数据的单独使用时常无法捕捉患者之间复杂的异质性，包括HER2阳性胃癌（GC）和解中抗HER2和解的耐药性和王人集和解决策的放胆的变异性。很多究诘都莫得充分磋商到这种模态残障。此外，AI在料到和解反应方面的应用，颠倒是在GC等复杂疾病中的应用，仍处于起步阶段。因此，本究诘旨在接纳概述分析才能准确料到HER2阳性GC患者抗HER2和解或抗HER2王人集免疫和解的和解反应。

本究诘纳入了来自北京大学肿瘤病院、南边医科大学南边病院和北京大学第三病院的17,787例GC患者，时常鸠合多时势数据集，包括辐射学、病理学和患者信息，接纳严格的纳排措施来完善本究诘队伍（图2）。最终酿成了一份涵盖429名患者的临床信息、影像学图像、影像结构化文书、病理学图像及病理结构化文书，其中310名患者袭取抗HER2和解，119名患者袭取抗HER2和抗PD-1/PD-L1阻挠剂免疫王人集和解。沈琳老师团队和董彬老师团队研发了一种深度学习模子，称为多模态模子（MuMo），它整合了上述患者数据，以作念出精确的和解反应料到（图3）。

图2 多中心究诘HER2阳性胃癌患者的多模态数据鸠合和筛选历程图

图3 基于AI工夫的多模态癌症和解反应料到模子（MuMo）

MuMo模子精确料到，

优化胃癌和解战略

放胆败露，MuMo模子在评估抗HER2和解组时，其弧线底下积（AUC）高达0.821，而在王人集免疫和解组的评估中更是达到了0.914的优异推崇。这些收获不仅显贵超过了单一大夫的料到准确性，还达到了与六位资深大夫诊断放胆相比好意思的高度，彰显了MuMo模子在GC和解反应料到中的超卓后劲和临床价值。

此外，MuMo模子凭借其精确的料到才能，告捷地将患者精确分辨为高风险组与低风险组。尤为显贵的是，被归类为低风险组的患者，其无进展糊口期（PFS）及总糊口期（OS）均完结了显贵延迟（P<0.05），这一发现为优化和解战略、种植患者预后质地提供了强有劲的数据赞助（图4）。

图4 MuMo模子在GC和解限度的性能评估

因此，MuMo模子的出现，标识着对传统单一数据源分析框架的超过，它大概全标的、多角度地捕捉患者的疾病特征，灵验克服了临床奉行中可能遭受的多模态数据缺失难题。这一科研进展预示着在临床奉行中，MuMo模子具备为HER2阳性胃癌患者量身定制更为精确和解战略的强大后劲，彰显了多模态分析工夫在优化临床决策过程中的中枢价值与不行或缺性。

转头

跟着医疗数据分析限度的捏续变嫌，多模态数据的深度会通正慢慢成为种植和解反应料到精确度、鼓舞个性化医疗奉行的中枢驱能源。 本究诘针对HER2阳性胃癌患者，创举性地探索了抗HER2和解反应的料到旅途，不仅为这一特定癌症类型的和解战略提供了新颖见解，更为过去癌症和解限度的时常奉行铺设了基石。

期待此类基于多模态数据的高等分析才能有望渗入至更多类型的癌症和解中，引颈和解决策的长远变革，为患者量身定制和解决策，从而显贵种植和解效果，延迟糊口期限，开启癌症和解的新篇章！

参考文件：

[1] Chen Z, Chen Y, Sun Y, et al. Predicting gastric cancer response to anti-HER2 therapy or anti-HER2 combined immunotherapy based on multi-modal data. Signal Transduct Target Ther. 2024 Aug 26;9（1）:222.

审核巨匠：于江泳老师

包袱裁剪：Sheep

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