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成果名称：基于MRI的多任务深度学习框架同步预测胶质瘤的分子分型、组织学分级及预后
发表期刊：《精准肿瘤学》（npj Precision Oncology，IF（2024）：6.8）
主要研究者：张水兴 张斌 伍雪威
主要作者单位：暨南大学附属第一医院
本研究开发的多任务深度学习框架可通过MRI图像非侵入性预测胶质瘤的分子标志物、组织学分级及预后，同时结合多组学分析揭示预测背后的生物学机制。该研究为胶质瘤的精准诊断、个性化治疗决策和预后评估提供了高效、准确且具有生物学解释性的工具，具有重要的临床应用前景。
深度学习模型已被开发用于胶质瘤的各种预测；然而，它们受到人工分割、特定任务设计或缺乏生物学解释的限制。在此，我们旨在开发一个端到端的多任务深度学习（MDL）技术，该技术可以同时预测胶质瘤的分子改变和组织学分级（辅助任务）以及预后（主要任务）。此外，我们的目标是提供该模型预测的生物学机制。
我们收集了多尺度数据，包括2776例胶质瘤患者的基线MRI图像，来自两个私人数据集（1931例）和三个公共数据集(TCGA, 213例；UCSF, 410例；EGD, 222例)。本研究使用自己数据集训练和内部验证MDL模型，并使用三个公共数据集外部验证。我们使用模型预测的深度预后评分（DPS）将患者分为低DPS和高DPS亚型。此外，还进行了放射多组学分析，以阐明DPS的生物学基础。
在外部验证队列中，MDL模型预测IDH突变状态、1p/19q共缺失状态和肿瘤分级的曲线下平均面积分别为0.892-0.903、0.710-0.894和0.850-0.879。此外，MDL模型预测TCGA和UCSF总生存期的c指数分别为0.723和0.671。DPS与激活的致癌途径、免疫浸润模式、特异性蛋白表达、DNA甲基化、肿瘤突变负荷和肿瘤间质比具有显著相关性。
因此，我们的工作为预测胶质瘤的分子亚型、肿瘤分级和生存结果提供了一种准确且具有生物学意义的工具，从而以全局和非侵入性的方式提供个性化的临床决策。
胶质瘤是中枢神经系统中最常见的恶性肿瘤之一，其诊断和预后评估传统上依赖于侵入性操作，如活检或手术。这些方法不仅存在风险，还可能因样本局限性导致诊断偏差。
本文通过整合多任务学习策略，能够同时处理多个相关任务，如预测IDH突变状态、1p/19q共缺失状态、组织学分级以及预后评估。这种多任务学习策略不仅提高了模型的效率，还增强了其泛化能力，使其能够在不同数据集上稳定表现。此外，研究还引入了深度预后评分（DPS），通过该评分，患者被分为低风险和高风险亚组，为临床决策提供了更为精准的依据。通过整合病理组学、转录组学和蛋白质组学数据，研究团队为深度学习模型的生物学解释提供了有力支持，使其从单纯的影像分析工具转变为具有生物学意义的精准医疗平台。
总之，这项研究通过创新的多任务深度学习模型，为个性化胶质瘤治疗方案的制定提供了重要参考，展示了人工智能在医学领域的巨大潜力。未来仍需通过前瞻性研究和临床试验进一步验证模型的临床应用价值。同时，深入探索深度学习模型与生物学过程之间的因果关系，将为精准医疗提供更坚实的理论基础。
暨南大学2023级博士研究生，主要研究方向为脑肿瘤影像人工智能。主持暨南大学博士研究生拔尖创新人才培养项目。入选国家留学基金委2024年卓越人才国际化培养项目（卓越医师专项）。以第一作者或通讯作者（含共同）发表 SCI 文章9篇，均为JCR 1区，最高影响因子25.3。
副研究员，硕士生导师。入选广东“特支计划”省卫生健康委青年拔尖人才，Clarivate全球“高被引科学家”榜单（交叉学科领域）、2021-2024连续4年入选斯坦福Elsevier全球前2%顶尖科学家榜单。主要从事肿瘤医学图像智能分析与临床应用研究，聚焦于头颈部肿瘤多学科交叉研究。以第一或通讯作者（含共同）在J Clin Oncol、Lancet Digit Health、Clin Cancer Res、Cancer Lett、eClinicalMedicine、Eur J Nucl Med Mol Imaging、Npj Precis Oncol等肿瘤、影像及综合类多个领域权威期刊发表SCI论文80余篇，中国科学院一区TOP 40篇。5项研究写入国际指南或专家共识。授权发明专利10项、软件著作权8项。荣获2021年广东省科技进步奖一等奖（2/15）、第三届广东医学科技奖二等奖（3/11）、2022年中华医学会科技奖三等奖（2/8）等。主持国自然项目，博士后面上及特别资助项目，广州市科技计划菁英“领航”项目、暨南大学科协青托项目（第一层次），作为项目骨干参与2023年度科技部重点研发计划项目。担任广州市医学图像与生物信息智能分析重点实验室副主任、广东省医学生物工程学会医学影像分会秘书、广东省医学会肿瘤影像与大数据专委会青年学组委员、中华医学会《数字医学与健康》杂志通讯编委、Interdisciplinary Medicine、iRadiology期刊青年编委。
二级教授/主任医师，博士导师。暨南大学医学部常务副主任，国家万人计划科技领军人才。
现任基因工程药物国家工程研究中心副主任及广州市医学图像与生物信息智能分析重点实验室主任。申请人长期从事肿瘤乏氧的临床与基础研究，建立了完善的乏氧定量可视化研究体系，解析了乏氧驱动肿瘤演进的关键机制，开发了基于多组学信息融合的鼻咽癌智能诊疗系统。部分研究写入CSCO-ASCO鼻咽癌诊疗指南等5部国际指南/专家共识。牵头及参与制定8项头颈部影像国内专家共识及1项行业标准。以第一/通讯作者在JCO、Lancet Digit Health、JAMA Oncol、Clin Cancer Res、Mol Ther、JNCI、Radiology 等期刊发表SCI论文160余篇，其中ESI高被引论文5篇。主持国家重大仪器研制项目“面向肿瘤乏氧定量研究的小动物光一磁声一体成像设备”及国家重点研发计划“基于跨尺度跨时空异构数据构建肿瘤乏氧数字孪生系统”。获授权专利18件，登记软件著作权21件，临床转化应用产品5个，主编参编教材及专著13部。“鼻咽癌智能诊疗体系的关键技术研究和应用”项目成果以第一完成人获2021年广东省科学技术进步奖一等奖、获2023年广东省丁颖科技奖、获2021年广东省医学科技奖二等奖、获2022年中华医学科技奖三等奖、获2021年上海医学科技奖二等奖、2021-2024连续4年入选全球前2%顶尖科学家榜单。
社会任职：广东省医院协会医学影像中心管理专业委员会主任委员；广东省卒中学会医学影像分会主任委员；广东省生物医学工程学会智能医学影像分会主任委员；广东省医师协会放射学分会副主任委员；广东省医院协会设备管理分会副主任委员；中华医学会放射学分会头颈学组副组长；中华医学会放射学分会人工智能专业学组委员；中国医师协会放射医师分会委员。
暨南大学附属第一医院张水兴团队主要从事肿瘤乏氧、肿瘤数字孪生与人工智能研究，整合临床医学、生命科学、信息技术等专业领域人才，其中1人入选“国家特支计划科技创新领军人才”、1人入选“广东特支计划”青年拔尖人才、1人入选“广东省杰出青年医学人才”、1人入选Clarivate全球“高被引科学家”榜单、2人2021-2024连续4年入选斯坦福Elsevier全球前2%顶尖科学家榜单。团队研究成果发表在JCO、Lancet Digit Health、JAMA Oncol、Radiology等杂志，获得广东省科技进步奖一等奖，并写入5部国际指南/专家共识。团队成员主持国家重点研发计划项目、国家重大科研仪器研制项目、国家特支计划科技创新领军人才项目、省级人才项目、国家自然科学基金等30余项。
每一项临床研究都倾注着研究团队的心血结晶。学习过后，您是否有所收获？或有疑问想与主创团队分享？请在评论区留言，期待与您交流！
中国医学论坛报 桂晶晶整理
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