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人工智能可确定结直肠癌肝转移最佳切缘宽度

作者: 来源: 发布时间:2022-07-20

美国麻省理工大学Bertsimas等报告的一项队列研究使用了基于人工智能的方法,为长期以来关于结直肠癌肝转移(CRLM)最佳切缘宽度的争论提供了一个可能的解决方案。(JAMA Surg. 2022年6月1日在线版 DOI:10.1001/jamasurg.2022.1819)

对于可切除的CRLM患者,手术技术和切缘选择是外科医生唯二能直接控制的变量,可能影响肿瘤的结果,但目前对于最佳切缘宽度还没有达成共识。

该研究的目的是利用麻省理工学院开发的人工智能技术确定CRLM的最佳切缘宽度,并评估最佳切缘宽度是否应根据患者特点进行个体化确定。

该研究的内部队列包括2000年1月1日至2017年12月31日在约翰斯·霍普金斯医院、纽约纪念斯隆·凯特琳癌症中心和德国柏林Charité-University接受治愈性手术的KRAS突变CRLM患者。从机构数据库中对来自法国、挪威、美国、奥地利、阿根廷和日本机构的患者进行回顾性识别,并形成该研究的外部队列。分析了2019年4月15日至2021年11月11日的数据。

2000~2017年在3个三级中心接受手术的KRAS突变CRLM患者组成了内部队列(训练队列和测试队列)。在训练队列中,基于人工智能的技术称为最优策略树(OPT),通过建立随机森林(RF)预测模型来推断与最大程度降低给定患者死亡概率相关的切缘宽度(即最优切缘宽度)。

通过计算其在测试队列中的曲线下面积(AUC)来验证RF元件,而OPT元件则通过一种基于博弈论的方法(SHAP)来验证。来自国际机构的患者组成一个外部验证队列,并训练一个新的RF模型来外部验证基于OPT的最佳切缘值。

本队列研究共纳入1843例患者(内部队列965例,外部队列878例)。内部队列包括386例患者(中位年龄58.3岁),200例男性(51.8%)患有KRAS突变肿瘤。在内部训练队列和测试队列中,RF虚拟模型的AUC均为0.76,这是有史以来报道的最高水平。A、B、C和D亚组推荐的最佳切缘宽度分别为6 mm、7 mm、12 mm和7 mm。

SHAP分析在很大程度上证实了这一点,并提示A亚组为6~7 mm,B亚组为7 mm,C亚组为7~8 mm,D亚组为7 mm。外部队列包括375例患者(中位年龄为61.0岁。218例男性(58.1%)患有KRAS变体肿瘤。新的RF模型的AUC为0.78,这允许对基于OPT的最佳切缘宽度进行可靠的外部验证。外部验证是成功的,因为它证实了7 mm的最佳切缘宽度与外部队列中相当长的生存期之间的联系。

(编译 欧若兰)