近日，中国科学院深圳先进技术研究院医工所微创中心梁晓坤助理研究员、谢耀钦研究员等与斯坦福大学医学院、南方医院、中山大学附属肿瘤医院和中山大学第七附属医院合作，在基于人工智能的肿瘤基质评估和疗效预测上取得新进展。相关工作以Radiographical assessment of tumour stroma and treatment outcomes using deep learning: a retrospective, multicohort study为题发表于柳叶刀子刊Lancet Digital Health（IF: 24.519）上。 

　　肿瘤基质微环境在疾病的进程中起着重要的作用，其组成的评估精度可影响治疗反应和结果。病变组织的获取困难以及肿瘤随时间发生的演变，导致无创的肿瘤基质评估一直是个难题。 

　　研究团队开发了一个基于深度学习与CT影像的胃癌肿瘤基质无创评估模型。在两家医院的独立验证组中，模型实现了精准的基质类别分类。基于CT影像的放射学模型为既定的临床病理变量提供了额外的预后价值，为优化选择最有可能从辅助化疗中获益的患者提供了关键的技术支撑。模型也可能有助于识别高风险的患者，让医生可以提前采取更多新的治疗方法来改善患者的预后。 

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　　智能肿瘤基质评估和疗效预测模型