人工智能研究是改善肺癌患者治疗后监测的“激动人心的第一步”

2022 年 4 月 25 日

 

Dr Sumeet Hindocha and Dr Richard Lee
Sumeet Hindocha 医生(左)和 Richard Lee 医生(右)

皇家马斯登医院的研究人员与英国癌症研究院(ICR)以及帝国理工合作开展的一项研究表明,人工智能 (AI) 可以帮助指导非小细胞肺癌 (NSCLC) 患者的治疗后监测并改善结果。该项目由皇家马斯登癌症慈善机构提供支持。

首次发表在《柳叶刀》 eBioMedicine 期刊上的 OCTAPUS-AI 研究比较了不同的机器学习模型,以确定哪些模型可以最准确地识别出经过治愈性放疗后有复发风险的非小细胞肺癌 (NSCLC) 患者。机器学习 (ML) 是一种允许软件自动预测结果的 人工智能 ML 算法基于样本数据构建模型以进行预测或决策,而无需明确编程。

回顾性的、多中心研究的结果表明,这项技术可用于帮助个性化(制定方案),从而根据患者的风险改善对治疗后患者的监测。这可能会帮助高危患者更早发现复发,确保他们可以紧急接受治疗,这可能会改善他们的结果。对于那些复发风险较低的人,它可能会有助于减少后续扫描和医院就诊。

研究人员使用来自英国五家医院接受治疗的 657 NSCLC 患者的匿名、常规可用临床数据来比较基于各种预后因素(例如年龄、性别和扫描中显示的肿瘤特征)预测患者复发机会的不同机器学习算法。然后,他们开发并测试了预测模型,将患者归类到低复发风险和高复发风险、无复发生存结束治疗两年的总生存

例如,研究人员发现,患者的肿瘤大小和分期、类型和放疗强度、吸烟状况、体重指数 和年龄是最终模型预测患者预后的算法中最重要的因素。

该模型在预测结果方面比传统方法(如 TNM 分期系统)更准确,TNM 分期系统描述了患者体内癌症的数量和扩散情况。

肺癌是全球癌症引发死亡的主要癌种,占英国癌症死亡人数的五分之一以上(21%)。 NSCLC 占肺癌病例的近六分之五 (85%),如果及早发现,这种疾病通常是可以治愈的 。然而,英国超过三分之一 (36%) NSCLC 患者出现复发。

为了改善肺癌患者的预后,英国国家医疗保健和临床卓越研究所 (NICE) 呼吁进一步研究使用预后因素来开发风险分层模型,从而监测最优化 OCTAPUS-AI 研究是根据这一建议制定的。

来自 Balham 78 岁的 Annette Morgan (照片见下方)在因肺炎入院后于 2012 年首次被诊断出患有肺癌。在手术切除肿瘤后,她接受了定期监测和 CT 扫描,发现癌症在 2014 年再次复发。同年她被转诊到皇家马斯登医院,并在 2016 年再次复发。在这些情况下,Annette 在医院接受了强化放疗和化疗。 Annette 的病史与本研究中患者的情况相符,她于今年 2 月被宣布癌症治愈。她说:

Annette Morgan

对我来说,我的第一次肺癌诊断是一个信号,我可能活不了多久了。我的丈夫Conway在前一年死于鼻窦癌,所以我想我可能很快就会和他重聚。

2014 年通过扫描发现复发时,我感到很沮丧,因为战斗还没有结束,但很高兴能在皇家马斯登得到照顾。 2016 年,我听到癌症再次复发当然是不幸的,但我也接受了我需要更多治疗这个现实,只要不影响我的独立生活。我丈夫手术后,他的生活质量变得很差,我不希望这种情况发生在我身上。

过去九年对我的病情进行的监测非常棒。最初的三年里,我每三个月去一次皇家马斯登医院过渡到每四个月一次,接下来的两年是每六个月一次。在此之后,我一年只需要检查一次。我相信,如果有任何问题,及时发现,并且我会得到妥善照顾。

皇家马斯登医院的每个员工都很棒。我的肿瘤科医生 Merina Ahmed 不仅治疗了我的癌症,还帮助解决了与我的心脏、甲状腺和呼吸有关的其它健康问题。医院让我能够保持独立和活跃:例如,在家骑自行车,并有更多时间陪伴我的孩子和孙。我得到了非常好的照顾。”

研究项目负责人、皇家马斯登医院和伦敦帝国理工学院临床肿瘤学专家 Sumeet Hindocha 医生说:

目前,英国还没有对接受放疗的非小细胞肺癌患者进行监测的固定框架。这意味着患者接受的随访类型和频率存在差异。需要更多的研究来开发个性化的后续计划指导方针,将人工智能与医疗保健数据结合使用可能就是答案。

这项研究表明,机器学习模型可以使用常规可用的临床数据来预测 NSCLC 患者在接受性放疗后的结果。由于此类数据比较容易获取,可以在不同的卫生系统中复制这种方法。因此,这项研究是非常激动人心的一步,它根据患者个体复发风险来开发模型,从而帮助指导患者的治疗后监测

这项研究的下一阶段将通过单独使用成像数据以及与临床数据相结合来测试机器学习模型。我们希望找出基于患者特征和他们接受的治疗的模型如何受到成像扫描数据的影响。

本研究得到了早期诊断检测中心的支持,旨在加速癌症的早期诊断。该中心是与英国癌症研究院 (ICR) 合作建立的,由英国国家健康与护理研究所生物医学研究中心 (NIHR BRC) 主办,并得到了来自皇家马斯登癌症慈善机构的支持

早期诊断和检测中心汇集了多个肿瘤组的早期检测研究和专业知识,皇家马登癌症慈善基金资助招募了新的专家职位,并建立了新的临床试验基础设施。它专注于识别高风险人群,然后他们将从人工智能、成像和新型液体活检技术中受益,帮助更早、更快地检测癌症并提供更准确的诊断。

Sumeet Hindocha 医生由伦敦帝国理工学院的 UKRI 人工智能医疗保健中心资助。

Richard Lee医生,皇家马斯登医院的呼吸内科和早期诊断主任医师,由皇家马斯登癌症慈善机构资助,是 OCTAPUS-AI 研究的首席研究员,他说:

这是向前迈出的重要一步,能够使用人工智能了解哪些患者癌症复发的风险最高,并更快地检测到这种复发,从而使再治疗更加有效。

复发也是引起患者焦虑的一个关键原因因此,减少扫描次数可能会有所帮助,还可以减少辐射暴露、减少医院就诊次数,并更有效地利用宝贵的 NHS 资源。

这项研究是我们在皇家马斯登早期诊断和检测中心进行的重要科学临床研究的一个例子。通过这项工作,我们希望突破界限,改善癌症患者的护理,帮助他们延长寿命,减少疾病对他们生活的影响。我们感谢使这项研究得以实现的患者和捐赠者。

在未来,我们希望这种方法能够为预测所有癌症类型的复发铺平道路,而不仅仅是 NSCLC。我们的模型使用了这种疾病特有的特征,但通过改进算法,这项技术可以有更广泛的应用。

Merina Ahmed 医生,皇家马斯登的临床肿瘤学家和该研究的资深作者说:

“TNM 分期系统目前是我们预测癌症患者复发风险的最佳工具。然而,我们一直在寻找通过将其它因素与 TNM 结合来提高我们预后能力的方法,这项研究表明结合人工智能可能效果会更好。

目前,非小细胞肺癌患者接受放疗后的随访类型和频率在国内和国际上都有很大差异,世界各地的指南也各不相同。例如,一些患者会接受胸部 X 光检查,而另一些患者可能会接受 CT 扫描。一些中心在最初几年会每三个月对患者进行一次随访,而另一些中心则可能不那么频繁。

 

欲了解更多信息,请联系中国国际患者部邮箱:Advisor.IPC@rmh.nhs.uk 或致电 020 7811 8690 (可提供中文服务)