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鼻咽癌腫瘤微環(huán)境分子分型預(yù)測(cè)有新模型
[所屬分類:行業(yè)動(dòng)態(tài)] [發(fā)布時(shí)間:2025-5-23] [發(fā)布人:楊曉燕] [閱讀次數(shù):] [返回]
鼻咽癌腫瘤微環(huán)境分子分型預(yù)測(cè)有新模型
作者:張思瑋 來(lái)源:中國(guó)科學(xué)報(bào)
山東拓普生物工程有限公司 http://www.xhztyn.cn
日前,一項(xiàng)由廣東醫(yī)科大學(xué)附屬醫(yī)院、暨南大學(xué)附屬第一醫(yī)院及河北醫(yī)科大學(xué)第一醫(yī)院學(xué)者共同完成的研究成果《基于MRI影像組學(xué)預(yù)測(cè)局部晚期鼻咽癌CAⅨ-CD8分子分型》在《數(shù)字醫(yī)學(xué)與健康》雜志優(yōu)先出版。該研究旨在通過(guò)MRI影像組學(xué)探索局部晚期鼻咽癌治療前腫瘤微環(huán)境中碳酸酐酶Ⅸ(CAⅨ)-CD8的變化。
研究團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新性地開發(fā)了一種無(wú)創(chuàng)技術(shù),能夠通過(guò)局部晚期鼻咽癌患者治療前的MRI圖像,精確預(yù)測(cè)腫瘤微環(huán)境中的CAⅨ-CD8分子分型。根據(jù)CAⅨ及CD8定量指標(biāo)的中位數(shù),把患者分為CAⅨ高CD8低組及其他表達(dá)組,并按7:3的比例劃分訓(xùn)練集和驗(yàn)證集。研究整理所有患者的MRI圖像,包含軸位T2加權(quán)成像(T2WI)、T1加權(quán)成像(T1WI)及增強(qiáng)壓脂T1WI(CE-T1WI-FS)。
研究人員首先使用ITK-SNAP軟件勾畫感興趣區(qū),然后利用PyRadiomics v3.0軟件包從每個(gè)序列中提取1130個(gè)三維影像組學(xué)特征,并通過(guò)方差分析或過(guò)濾式選擇算法進(jìn)行特征篩選,接著將獲得的4組最優(yōu)化影像組學(xué)參數(shù)應(yīng)用于自適應(yīng)增強(qiáng)、支持向量機(jī)、樸素貝葉斯、隨機(jī)森林、邏輯回歸及高斯過(guò)程等6種機(jī)器學(xué)習(xí)算法,構(gòu)建多個(gè)模型,并采用五折交叉法進(jìn)行內(nèi)部驗(yàn)證,最終篩選出最優(yōu)預(yù)測(cè)模型。經(jīng)Delong檢驗(yàn),基于T2WI+T1WI+CE-T1WI-FS三個(gè)序列的融合模型為最優(yōu)模型。。
研究人員表示,該研究成功構(gòu)建了基于MRI影像組學(xué)的無(wú)創(chuàng)預(yù)測(cè)模型,用于評(píng)估局部晚期鼻咽癌腫瘤微環(huán)境中的CAⅨ-CD8分子分型,為這一新型無(wú)創(chuàng)生物學(xué)標(biāo)志物的開發(fā)奠定了基礎(chǔ),同時(shí)也為臨床醫(yī)生提供了預(yù)測(cè)鼻咽癌預(yù)后的新途徑。
相關(guān)論文信息:https://rs.yiigle.com/cmaid/1541096
(本文內(nèi)容來(lái)源于網(wǎng)絡(luò),版權(quán)歸原作者所有,如有侵權(quán)可后臺(tái)聯(lián)系刪除。)
作者:張思瑋 來(lái)源:中國(guó)科學(xué)報(bào)
山東拓普生物工程有限公司 http://www.xhztyn.cn
日前,一項(xiàng)由廣東醫(yī)科大學(xué)附屬醫(yī)院、暨南大學(xué)附屬第一醫(yī)院及河北醫(yī)科大學(xué)第一醫(yī)院學(xué)者共同完成的研究成果《基于MRI影像組學(xué)預(yù)測(cè)局部晚期鼻咽癌CAⅨ-CD8分子分型》在《數(shù)字醫(yī)學(xué)與健康》雜志優(yōu)先出版。該研究旨在通過(guò)MRI影像組學(xué)探索局部晚期鼻咽癌治療前腫瘤微環(huán)境中碳酸酐酶Ⅸ(CAⅨ)-CD8的變化。
研究團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新性地開發(fā)了一種無(wú)創(chuàng)技術(shù),能夠通過(guò)局部晚期鼻咽癌患者治療前的MRI圖像,精確預(yù)測(cè)腫瘤微環(huán)境中的CAⅨ-CD8分子分型。根據(jù)CAⅨ及CD8定量指標(biāo)的中位數(shù),把患者分為CAⅨ高CD8低組及其他表達(dá)組,并按7:3的比例劃分訓(xùn)練集和驗(yàn)證集。研究整理所有患者的MRI圖像,包含軸位T2加權(quán)成像(T2WI)、T1加權(quán)成像(T1WI)及增強(qiáng)壓脂T1WI(CE-T1WI-FS)。
研究人員首先使用ITK-SNAP軟件勾畫感興趣區(qū),然后利用PyRadiomics v3.0軟件包從每個(gè)序列中提取1130個(gè)三維影像組學(xué)特征,并通過(guò)方差分析或過(guò)濾式選擇算法進(jìn)行特征篩選,接著將獲得的4組最優(yōu)化影像組學(xué)參數(shù)應(yīng)用于自適應(yīng)增強(qiáng)、支持向量機(jī)、樸素貝葉斯、隨機(jī)森林、邏輯回歸及高斯過(guò)程等6種機(jī)器學(xué)習(xí)算法,構(gòu)建多個(gè)模型,并采用五折交叉法進(jìn)行內(nèi)部驗(yàn)證,最終篩選出最優(yōu)預(yù)測(cè)模型。經(jīng)Delong檢驗(yàn),基于T2WI+T1WI+CE-T1WI-FS三個(gè)序列的融合模型為最優(yōu)模型。。
研究人員表示,該研究成功構(gòu)建了基于MRI影像組學(xué)的無(wú)創(chuàng)預(yù)測(cè)模型,用于評(píng)估局部晚期鼻咽癌腫瘤微環(huán)境中的CAⅨ-CD8分子分型,為這一新型無(wú)創(chuàng)生物學(xué)標(biāo)志物的開發(fā)奠定了基礎(chǔ),同時(shí)也為臨床醫(yī)生提供了預(yù)測(cè)鼻咽癌預(yù)后的新途徑。
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