肿瘤基质微环境在疾病进程中起重要作用，其组成的评估精度可影响治疗反应和结果。然而，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成为难题。
近日，中国科学院深圳先进技术研究院医工所微创中心助理研究员梁晓坤、研究员谢耀钦等与斯坦福大学医学院、南方医科大学南方医院、中山大学附属肿瘤医院和中山大学第七附属医院的科研人员合作，在基于人工智能的肿瘤基质评估和疗效预测上取得进展。研究团队开发出基于深度学习与CT影像的胃癌肿瘤基质无创评估模型。在该研究中，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技术支撑。该模型可能有助于识别高风险的患者，并为医生提前采取更多新的治疗方法从而改善患者预后提供帮助。
相关研究成果以Radiographical assessment of tumour stroma and treatment outcomes using deep learning: a retrospective, multicohort study为题，发表在Lancet Digital Health上。
智能肿瘤基质评估和疗效预测模型
研究团队单位：深圳先进技术研究院