AI系统可预测乳腺癌新辅助治疗疗效
发布时间：2024-04-12 11:53:40来源：
10日，广东省人民医院传来喜讯，乳腺肿瘤科的王坤教授领导的研究团队成功研发出一款无创人工智能系统，该系统能够早期预测乳腺癌新辅助化疗后残余肿瘤的负荷。这一创新性的研究成果近日已被国际期刊《外科学年鉴》收录。
目前，残余肿瘤负荷（RCB）分级已成为乳腺癌新辅助治疗疗效评估的重要标准。通过测量患者新辅助化疗后的原发癌灶范围、癌细胞密度、阳性淋巴结数量及淋巴结癌灶最大径等参数，医生能够综合评估患者的治疗反应。RCB分级越低，意味着治疗效果越佳。例如，RCB-0级表示乳腺癌已达到病理完全缓解，而RCB-3级则表明乳腺癌对治疗具有耐药性。因此，早期识别RCB-3级的患者对于医生及时调整化疗方案、制定合适的手术及随访策略至关重要，对临床决策具有深远影响。
然而，目前临床实践中仍缺乏一种能够早期无创预测RCB分级的工具。针对这一挑战，王坤教授及其团队以磁共振成像为基础，利用多中心乳腺癌患者的磁共振数据，成功构建了国际上首个针对乳腺癌不同分子亚型的人工智能系统。该系统能够在新辅助化疗的早期阶段准确预测乳腺癌的RCB分级，不仅能精准识别疗效良好的RCB 0-1级患者，还能早期发现化疗无效的RCB-3级患者。
王坤教授表示：“这一科研进展不仅有助于医生调整新辅助化疗方案和确定手术时机，还推动了乳腺癌治疗的精准化。我们期待这一系统能为患者提供更为个性化的手术和护理分层管理，最大限度地避免化疗的毒副作用，减轻患者的经济负担。这一成果在临床实践中具有重大价值。”
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