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  哈佛醫(yī)學(xué)院開(kāi)發(fā)新模型揭示治療肺癌新策略！
  
  2023-05-18 來(lái)源：轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)網(wǎng)
  
  5月16日，哈佛醫(yī)學(xué)院研究人員在《Nature：Communications》上發(fā)表了名為“Deep learning to estimate lung disease mortality from chest radiographs”的文章，研究人員開(kāi)發(fā)了深度學(xué)習(xí)模型，為治療肺癌提供了個(gè)性化的預(yù)防和治療策略。
  
  研究背景
  
  慢性肺部疾病，如慢性阻塞性肺病、哮喘或肺癌的預(yù)防和管理是非常重要的，因?yàn)槠涓呋疾÷蕰?huì)成為醫(yī)療保健系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)。雖然有專門的檢測(cè)方法用于可靠地診斷和監(jiān)測(cè)肺部疾病，但目前無(wú)法準(zhǔn)確預(yù)測(cè)哪些人終會(huì)出現(xiàn)嚴(yán)重的發(fā)病率和死亡率。
  
  因此，需要新的方法來(lái)改善風(fēng)險(xiǎn)分層。胸部x線片(CXR)是常見(jiàn)的診斷性影像學(xué)檢查，在許多肺部疾病的檢查中都有使用。計(jì)算機(jī)輔助分析可能提供一個(gè)窗口，超越現(xiàn)有方法，進(jìn)一步了解肺部疾病的風(fēng)險(xiǎn)和程度。
  
  研究方法
  
  隨著人工智能發(fā)展，自動(dòng)捕獲和量化大量信息的新可能性已具備一定的可能性。在醫(yī)學(xué)成像領(lǐng)域尤其如此，深度學(xué)習(xí)(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)/CNN)在預(yù)估死亡率、肺癌發(fā)病率或胸部x光片圖像的生物老化風(fēng)險(xiǎn)方面表現(xiàn)出色。結(jié)果表明，即使在無(wú)癥狀的臨床前階段，醫(yī)學(xué)成像也可能有助于根據(jù)解剖結(jié)構(gòu)的變化進(jìn)行個(gè)性化風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。此外，與臨床護(hù)理中的既定方法相比，使用醫(yī)學(xué)成像進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估可能有更廣泛的應(yīng)用。
  
  研究人員開(kāi)發(fā)了CNN (CXR-Lung-Risk)模型識(shí)別肺部疾病死亡率高的個(gè)體。該模型的輸入是一張現(xiàn)有的胸片，輸出是以年為單位表示的肺病死亡率風(fēng)險(xiǎn)。研究人員在三種不同的臨床情況下測(cè)試了CXR-Lung-Risk的預(yù)后價(jià)值，包括前列腺、肺、結(jié)直腸、卵巢(PLCO)癌癥篩查試驗(yàn)的無(wú)癥狀社區(qū)人群，參加國(guó)家肺篩查試驗(yàn)(NLST)且有資格進(jìn)行肺癌篩查CT的重度吸煙者，以及來(lái)自波士頓肺癌研究(BLCS)的早期(I-III)肺癌患者。研究結(jié)果使用了深度學(xué)習(xí)，通過(guò)易獲取和低成本的胸片圖像來(lái)識(shí)別肺部疾病死亡率高的個(gè)體。這些發(fā)現(xiàn)可能有助于改進(jìn)從個(gè)性化預(yù)防和治療策略中受益人群的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。
  
  研究人員開(kāi)發(fā)了一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型——CXR lung - risk，用來(lái)預(yù)測(cè)胸部x光片肺部疾病死亡的風(fēng)險(xiǎn)。該模型使用了40,643個(gè)人的147,497張x射線圖像進(jìn)行訓(xùn)練，并在三個(gè)獨(dú)立的隊(duì)列中包括15,976個(gè)人進(jìn)行了測(cè)試。研究發(fā)現(xiàn)，在調(diào)整了包括年齡、吸煙和影像學(xué)表現(xiàn)在內(nèi)的危險(xiǎn)因素后，CXR lung - risk與肺部疾病死亡率呈分級(jí)相關(guān)(風(fēng)險(xiǎn)比高達(dá)11.86 )。在多變量模型中加入CXR肺風(fēng)險(xiǎn)可改善所有隊(duì)列肺部疾病死亡率的估計(jì)。研究結(jié)果表明，深度學(xué)習(xí)可以通過(guò)容易獲得的x射線識(shí)別出有肺部疾病死亡風(fēng)險(xiǎn)的個(gè)體，這可能會(huì)改善個(gè)性化的預(yù)防和治療策略。
  
  深度學(xué)習(xí)模型使用胸片作為的輸入，并在包含超過(guò)15,000人的三個(gè)固定數(shù)據(jù)集中獨(dú)立測(cè)試了該模型的參與者。PLCO是一項(xiàng)多中心隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)，在1993年至2001年期間在美國(guó)10個(gè)地點(diǎn)招募了55-74歲無(wú)癥狀個(gè)體的胸部x線攝影用于癌癥篩查。NLST是一項(xiàng)隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)，招募了55-74歲的重度吸煙者(≥30年)，從2002年到2004年在美國(guó)21個(gè)地點(diǎn)通過(guò)胸部CT和胸片進(jìn)行肺癌篩查。死亡率由研究人員通過(guò)手工圖表審查驗(yàn)證，僅適用于肺癌特異性死亡率。研究設(shè)計(jì)和分析的概述如圖1所示。
  
  為檢驗(yàn)CXR-Lung-Risk是否為具有相同協(xié)變量但不含CXR-Lung-Risk的基線多變量模型，因此增加了增量值，對(duì)嵌套Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型進(jìn)行了比較。與單獨(dú)使用基線模型相比，在基線模型中加入CXR-Lung-Risk可適度改善肺部疾病死亡率。為解釋吸煙的混雜效應(yīng)，研究人員根據(jù)吸煙狀況對(duì)PLCO數(shù)據(jù)集進(jìn)行了分層。在對(duì)相同的危險(xiǎn)因素進(jìn)行調(diào)整后，兩個(gè)亞群中CXR-Lung-Risk仍然與肺部疾病死亡率獨(dú)立相關(guān)。此外，補(bǔ)充文獻(xiàn)中提供了性別和實(shí)際年齡(<65歲與≥65歲)的分層分析，顯示所有調(diào)查亞組的結(jié)果相似。敏感性分析中，在整個(gè)PLCO測(cè)試數(shù)據(jù)集和吸煙史≥30包年的當(dāng)前或曾經(jīng)吸煙者(戒煙<15年)中測(cè)試了CXR-Lung-Risk與肺癌特異性死亡率之間的關(guān)系，以便與NLST招募的個(gè)體進(jìn)行更好的比較。在調(diào)整了人口統(tǒng)計(jì)學(xué)和臨床危險(xiǎn)因素后，CXR-Lung-Risk顯示出與肺癌特異性死亡率的分級(jí)獨(dú)立關(guān)聯(lián)。
  
  在BLCS的早期肺癌患者中進(jìn)行檢測(cè)。與無(wú)癥狀篩查個(gè)體相似，在BLCS中組織學(xué)證實(shí)的早期(I-III)肺癌患者中，CXR-Lung-Risk顯示出與肺癌特異性死亡率的顯著分級(jí)關(guān)聯(lián)。65-75歲間CXR-Lung-Risk的單變量風(fēng)險(xiǎn)比為1.74 和3.30 。在對(duì)年齡、性別、種族、肥胖、吸煙狀況、癌癥分期和治療進(jìn)行多變量調(diào)整后，65-75歲的CXR-Lung-Risk類別的相關(guān)性減弱(風(fēng)險(xiǎn)比:1.28 )，但對(duì)于年齡>75歲的人仍保持穩(wěn)定(風(fēng)險(xiǎn)比:2.33。與其他測(cè)試數(shù)據(jù)集類似，當(dāng)比較有無(wú)CXR-Lung-Risk的多變量嵌套Cox模型時(shí)，發(fā)現(xiàn)CXR-Lung-Risk在估計(jì)肺癌特異性死亡率方面有了改進(jìn)。
  
  研究意義
  
  研究人員開(kāi)發(fā)了名為CXR lung - risk深度學(xué)習(xí)模型，來(lái)預(yù)測(cè)胸部x光片肺部疾病死亡的風(fēng)險(xiǎn)。該模型使用了40,643個(gè)人的147,497張x射線圖進(jìn)行訓(xùn)練。研究結(jié)果表明，深度學(xué)習(xí)可以通過(guò)容易獲取的x射線識(shí)別出有肺部疾病死亡風(fēng)險(xiǎn)的個(gè)體，改善肺癌的個(gè)性化預(yù)防和治療策略。
  
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