基于拒绝复发标签的深度学习,用于预测HCC中术后复发风险和索拉芬尼布反应
Yixin Li1, Ji Xiong2, Zhiqiu Hu3
1Institutes of Biomedical Sciences, Fudan University, Shanghai, 200032, China.
BMC medicine
|March 19, 2025
概括
这项研究开发了一个深度学习模型,使用病理图像来预测肝细胞癌 (HCC) 复发和患者对索拉费尼布治疗的反应,改善临床决策.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 病理学 病理学 病理学
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 肝细胞癌 (HCC) 病理图像包含关键的患者分层数据.
- 胰腺癌组织学与治疗结果之间的关系仍未得到充分研究.
研究的目的:
- 开发一个深度学习模型来预测HCC复发和治疗反应.
- 为了改善临床决策,对HCC患者进行分层.
主要方法:
- 一个基于卷积神经网络的模型 (CNN-SASM) 被训练在被拒绝的复发标签上.
- 提取了预后相关的病理特征 (PPS),以制定预后模型.
- 该模型在独立的队列中得到验证,包括接受索拉芬尼布治疗的患者.
主要成果:
- 基于PPS的预后模型在预测HCC复发方面取得了很高的准确性 (AUROC 0.818/0.811在1/2年).
- 外部验证证实了该模型的预测性能 (AUROC 0.713/0.707).
- 该模型的表现超过了临床风险指标,并通过生存结果有效地分层索拉费尼布治疗的患者.
结论:
- 基于深度学习的病理分析为预测HCC复发提供了强大的方法.
- 该模型增强了索拉费尼布治疗患者分层,有助于临床决策.


