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蚂蚁阿福与河北肿瘤医院在癌症领域取得研究突破：用AI提前预测胃癌术后风险
摘要
近日，肿瘤学顶级期刊Annals of Oncology接收了一项来自中国的研究：人工智能模型DeepComp可以在胃癌手术开始之前，利用常规增强CT与常规临床资料，同时预测患者术后发生中重度并发症的概率与长期生存风险。这是同一支团队近期登上顶级期刊的第三项研究。另外两项研究——预测胃癌术后早期复发的RSA模型、预测术后肝转移的RCSA模型研究论文，也已发表在国际专业期刊Nature Communications上。三项研究分别落在胃癌患者治疗旅程的三个时点上——手术开始之前，手术结束之后，以及术后漫长的随访期。完成这些研究的，是河北医科大学第四医院（河北省肿瘤医院）胃癌研究团队与蚂蚁阿福医疗AI团队。众所周知，健康 AI蚂蚁阿福迅速成长为用户数超一亿的App，但很多人不知道的是，在癌症这样高难度的严肃医学科研领域，阿福团队也已经开始了探索。这一次合作，双方用AI从病理切片的数十亿像素的细胞形态里寻找答案，提高了术前预测胃癌患者术后复发和转移风险的准确率，为临床手术方案和术后治疗方案提供更准确的参考。故事的起点，在过去的许多间病房里。同一间病房，两种命运在河北医科大学第四医院的病房里，曾经同时住着两个胃癌病人。两人的TNM分期完全一样，都是局部进展期，都具备手术条件。其中一位是村长，抽烟喝酒，应酬不断，因为酒后胃出血被送进医院，做的又是急诊手术。医生们私下判断，这个病人的预后恐怕不好。另一位通过查体发现病情。得知诊断后，这位病人的精神压力陡然增大，不吃不喝、不愿说话，看起来状态萎靡。他接受了准备充分的手术，术后每一项治疗也都规范完成——但术后不到半年复发，很快离世。多年以后，那位烟酒不离手的村长依然健在，还能和老朋友聚会。这样的情况并非孤例。医生们注意到，随访中会反复出现，按传统分期评价风险并不高的患者，术后很快复发甚至肝转移；而一些分期非常晚的患者，后来却发现能有很好的生存。河北医科大学第四医院副院长赵群，正是带着这些困惑，开始了后来的研究。团队里的年轻医生丁平安说，还有一类病例至今没有答案。有患者术前TNM分期很好，能做根治手术，也检查明确没有肝转移，可是术后第一个月复查CT、为后续辅助治疗做的常规基线评估时，肝脏上却出现了转移灶。“到底是术前就有微小转移我们没发现，还是手术本身造成了转移？到现在我们也不知道。”这些困惑背后，是中国胃癌沉重的疾病负担。2022年，中国胃癌新发病例约35.9万、死亡约26万，分别约占全球的37%和39.4%。在河北，胃癌是发病率居第二位的恶性肿瘤，多数患者确诊时已非早期。即便完成根治性手术，局部进展期患者中仍有四到六成会经历复发；约五分之一的患者术后发生需要临床干预的中重度并发症，后续化疗因此推迟、减量甚至中断。目前医生判断胃癌患者风险的主要工具，是沿用数十年的TNM分期：T描述肿瘤浸润深度，N描述淋巴结转移范围，M描述有无远处转移。它是全球通用的标准语言，也是一把解剖学的尺子——量得出肿瘤长到哪里，却量不出肿瘤的生物学行为，也量不出患者的免疫、营养与肌肉脂肪储备。肿瘤的实际体积可以差异巨大，按浸润深度划分的T分期却可能相同。“一个枣、一个花生米大小的肿瘤，同样的T分期都可能是T3或T4。但大小不同，预后一定不同。”赵群向雷峰网举例说明。河北医科大学第四医院副院长赵群在为胃癌病人手术中十余年来，河北医科大学第四医院胃癌研究团队一直围绕胃癌精准分期开展系统探索，试图不断弥补传统TNM分期在实际临床中的不足。从T分期的补充、N分期偏倚的纠正到M分期的补充，这把解剖学的“尺子”被一步步做得更细、更准。但团队也逐渐看到