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乳腺癌新辅助化疗效果可早期预测

类别:健康 发布时间:2024-04-16 07:58:00 来源:每日看点快看

本文转自:健康报本报讯(特约记者 张蓝溪 通讯员 郑俊秋 黄育鸿)广东省人民医院乳腺肿瘤科主任医师、广东省人民医院肿瘤医院副院长王坤牵头的研究成果——“早期预测乳腺癌新辅助化疗后残余肿瘤负荷的无创人工智能系统”,可以在乳腺癌患者开展新辅助化疗的早期准确预测疗效,帮助医生为患者选择合适的疗法,减少不必要的副作用。近日,相关研究论文被外科期刊《外科学年鉴》收录。

据介绍,新辅助治疗是指肿瘤手术前的综合疗法,包括放疗、化疗等,目的是缩小肿瘤、降低手术难度、提高手术效果等,在乳腺癌治疗中被广泛运用。而残余肿瘤负荷(RCB)分级成为公认的乳腺癌新辅助治疗疗效评估标准之一。

RCB分级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、淋巴结癌灶最大直径等参数,能综合评估患者的治疗反应。RCB分级越低表明治疗效果越好,如RCB-0级表示乳腺癌达到了病理完全缓解(可理解为治愈),RCB-Ⅲ级则表明乳腺癌对治疗具有耐药性(可理解为新辅助化疗效果不好)。

目前,在患者接受新辅助化疗后仍需对切除组织进行病理分析才能确定RCB分级,也就是手术后才能明确。如果这些RCB-Ⅲ级的患者能被早期识别出来,医生就可以及时调整化疗方案,使这部分患者获得更好的疗效及随访策略等。

王坤介绍,团队以磁共振成像为切入点,利用来自多中心的乳腺癌患者的磁共振数据,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,能在新辅助化疗的早期阶段准确预测乳腺癌的RCB分级。该系统不仅能精准预测RCB-0与RCB-Ⅰ级的疗效良好的患者,还能早期识别RCB-Ⅲ级的化疗无效的患者。

“这一成果能帮助医生调整新辅助化疗方案、确定手术时机,推动乳腺癌治疗的精准化,更有望为患者提供更为个性化的手术和护理分层管理,减少化疗的毒副作用,也减轻患者的经济负担。”王坤说。

该系统由王坤牵头,佛山市第一人民医院、中山大学附属第一医院、汕头市中心医院联合开发,是广东省人民医院乳腺肿瘤科继“利用影像组学智能量化乳腺癌的病理完全缓解”“多因素智能模型精准预测乳腺癌新辅助化疗后腋窝淋巴结状态”后的又一重大研究成果。

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快照生成时间:2024-04-16 08:45:06

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