中新網(wǎng)合肥3月13日電(吳蘭 張淑凡)中國科學技術大學(以下簡稱中國科大)孫成研究組與合作者近日開發(fā)了一個高精度AI診斷工具，實現(xiàn)了對肝細胞癌復發(fā)風險的預測，準確率達82.2%。

　　北京時間3月13日，該項成果發(fā)表在國際學術期刊《自然》(Nature)上。

　　肝癌是全球癌癥相關死亡的第三大原因，手術切除后的復發(fā)率高達70%，如何準確預測肝癌復發(fā)是一個難題。研究團隊將科學發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)化為可臨床應用的計算病理學預測平臺——開放獲取的TIMES在線評分系統(tǒng)，上傳病理染色圖像即可獲得肝癌復發(fā)風險評分，該系統(tǒng)通過量化免疫細胞在腫瘤微環(huán)境中的空間分布特征，實現(xiàn)了對肝細胞癌復發(fā)風險的預測。

　　“TIMES”評分系統(tǒng)全稱為“Tumor Immune MicroEnvironment Spatial”(腫瘤免疫微環(huán)境空間)評分系統(tǒng)，是首個結(jié)合空間免疫信息的肝癌復發(fā)預測工具。研究證明了免疫細胞的空間分布比其整體數(shù)量更能決定臨床預后，將空間轉(zhuǎn)錄組學、蛋白質(zhì)組學和多光譜免疫組化技術與人工智能驅(qū)動的空間分析整合，創(chuàng)造了腫瘤微環(huán)境評估的全新方法。

　　腫瘤微環(huán)境的空間異質(zhì)性表現(xiàn)為不同腫瘤區(qū)域呈現(xiàn)差異化的免疫細胞組成。自然殺傷細胞(NK細胞)作為先天免疫系統(tǒng)的關鍵效應細胞，已有臨床數(shù)據(jù)提示腫瘤內(nèi)NK細胞浸潤程度升高與患者生存預后顯著相關。

　　如何解釋NK細胞的分布與肝癌復發(fā)有關？研究團隊基于61名患者的肝癌切片進行了系統(tǒng)性的轉(zhuǎn)錄組-空間組學整合分析，解析多重免疫熒光高維數(shù)據(jù)，應用梯度增強機器學習算法模型鑒定了SPON2等五個具有顯著預后意義的基因標記物，并把它們作為五個基本指標，構(gòu)成了能有效預測肝癌復發(fā)的算法模型TIMES評分系統(tǒng)。

　　在231位患者的多中心驗證研究中，TIMES評分系統(tǒng)區(qū)分非復發(fā)和復發(fā)組織的準確率為82.2%。現(xiàn)有的肝癌臨床分期系統(tǒng)，如巴塞羅那分期、TNM分期系統(tǒng)的預測準確率在50%左右。(完)