乳腺癌:人工智能预测哪些乳腺癌前病变将发展为晚期癌症

美国凯斯西储大学(Case Western Reserve University)的一项新研究可能有助于更好地确定哪些被诊断为恶性前乳腺癌(通常为0期)的患者有可能发展为浸润性乳腺癌，因此，除了单纯手术外，还可能受益于额外的治疗。

一次肿瘤切除术乳房组织揭示了这个预肿瘤在美国，大多数妇女都接受手术切除剩余的受影响的组织，有些则被切除放射治疗此外，Anant Madabhushi表示，F.Alex Nason案例工程学院生物医学工程教授II教授。

Madabhushi说:“目前的测试将患者置于高风险、低风险和不确定风险中，但无论如何，然后用放射治疗这些‘不确定因素’。”Madabhushi的计算成像和个性化诊断中心(CCIPD)进行了这项新研究。“他们宁可过于谨慎，但我们要说的是，似乎应该反过来——应该把中间的风险归为较低的风险。”

“简而言之，我们可能会过于治疗患者，”Madabhushi继续。“这违背了普遍的智慧，但这就是我们的分析所发现的。”

最常见的乳腺癌

阶段0乳腺癌是最常见的类型并且临床上众所周知性导管癌原位癌(DCIS)，表明癌细胞从乳管开始生长。

根据美国癌症协会的说法，每年约有60,000例DCI患者在美国诊断出在美国，占每五种新的乳腺癌病例中的一次。根据癌症协会，患有一种乳腺癌类型的乳腺癌患者患者至少五年的乳腺癌。

首席研究员李浩佳，a研究生在CCIPD中，使用计算机程序分析62例DCIS患者的扫描和数字化肿瘤切除组织样本的单个细胞和核的空间结构、纹理和方向。

结果:被定性为“不确定”的肿瘤的大小和方向实际上更接近那些被称为Oncotype DX的昂贵基因检测确认为低复发风险的肿瘤。

然后李先生验证了区分低风险型组织的特征能够在独立的30例患者中预测从DCIS到侵入性导管癌的进展的可能性。

“这可能是确定谁真正需要辐射的工具，或者需要基因测试，这也非常昂贵，”她说。

李领导的研究于10月17日发表于期刊乳腺癌研究。

Madabhushi于2012年在凯斯西储建立了CCIPD。该实验室现在有近60名研究人员。通过融合医学成像、机器学习和人工智能(AI)，该实验室已成为各种癌症和其他疾病(包括乳腺癌)的检测、诊断和表征的全球领导者。

一些实验室与纽约大学和耶鲁大学合作的最新工作已经使用AI预测哪种肺部癌症患者将受益于基于组织滑动图像的佐剂化疗。

这一进步的名字是预防杂志2018年十大医学突破之一。

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