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影像|肺癌診斷：從26.48%到60.78%的背后( 二 )


同時 ， 項目組挖掘CT圖像數字化信息 ， 提取病灶紋理、小波、形狀、強度等485個特征 ， 并與臨床、病理、基因等信息相關聯 ， 構建基于影像組學技術的非侵入性肺癌診斷預測模型 ， 提高了預測準確性 。
有了大數據和預測模型的支撐 ， 團隊進一步研發出了肺癌（肺結節）AI輔助診斷系統 。 該系統1分鐘即可實現結節定位識別和定性輔助診斷 ， 3～5毫米肺小結節檢出準確率達98.8% 。
自2016年開始 ， 該系統先后在華西醫院等全國155家醫院使用 ， 既提高了胸部CT閱片效率 ， 也減少了肺部小結節漏診率 ， 對實現肺癌早期診斷同質化發揮了重要作用 。
推動肺癌規范化診療
李為民帶領團隊建立并完善了肺癌小標本獲取方法及分子分型快速檢測路徑 ， 通過影像智能無創預測常見基因突變（EGFR、TP53等） ， 相比傳統方式 ， 時間大為縮減；采用經皮穿刺獲取小樣本技術 ， 用于EGRF、ALK等基因突變檢測和分子分型 ， 準確率達95.45%；建立目標捕獲結合NGS技術液體活檢檢測ALK融合基因 ， 與組織分子檢測吻合率達92%；發明一步法快速構建擴增子文庫方法 ， 開發出系列腫瘤液體活檢試劑盒……
為了更快地推動肺癌規范診療 ， 近年來 ， 李為民團隊更是將“搶時間”做到了極致 。 他們率先整合了染色質開放序列、基因組及轉錄組特征解析肺癌演化分子機制 ， 發現了染色質開放區域與肺癌相關基因拷貝數變化明顯相關并調控PI3K/Akt信號通路 ， 描繪了肺癌染色質開放圖譜 。
針對臨床缺乏高敏感性、高特異性分子標志物的現狀 ， 李為民團隊從早期肺癌患者血漿中篩選證實BAI1、TSP-1等4個分子 ， 實現早期肺癌診斷敏感性達90%（常用標志物敏感性＜50%） ， 獲發明專利10項并進行了臨床轉化；在RNA層面發現4個新環狀RNA（hsa-circ-0077837等） ， 診斷肺癌準確性達90% 。
“我們希望通過這一系列的研究 ， 創立‘確立高危、規范篩查、系統評估、精準診斷、全程管理’的肺癌早篩早診早治系列技術 ， 并將這些技術更快地用于臨床 ， 惠及更多老百姓 。 ”在李為民帶領下 ， 團隊通過集成創新 ， 使手術可治愈的早期肺癌（IA1期）診斷率提高了10倍 ， 達到11.82% ， lA期肺癌診斷率從2011年的26.48%提高至2018年的60.78% ， 有力推動了我國肺癌精準診療的規范化進程 。
文：健康報采訪人員 喻文蘇 通訊員 盧添林
編輯：于夢非
審核：徐秉楠 閆龑
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