研究人员开发了一种可以检测未来肺癌风险的人工智能模型

导读 西比尔(Sybil)这个名字起源于古希腊的神谕,也被称为西比尔(sibyls):女性形象被依赖来传递关于不可见和无所不能的过去、现在和未来的神圣

西比尔(Sybil)这个名字起源于古希腊的神谕,也被称为西比尔(sibyls):女性形象被依赖来传递关于不可见和无所不能的过去、现在和未来的神圣知识。现在,这个名字已经从古代被挖掘出来,并被赋予了由麻省理工学院安利捷健康机器学习诊所、麻省总癌症中心(MGCC)和长庚纪念医院的研究人员开发的用于肺癌风险评估的人工智能工具(长城)。

肺癌是世界上最致命的癌症之一,2020年导致全球170万人死亡,死亡人数超过接下来三种最致命癌症的总和。

“它是最大的癌症杀手,因为它相对常见且相对难以治疗,尤其是一旦达到晚期,”MGCC胸部介入放射科医生和新工作的合著者FlorianFintelmann说。“在这种情况下,重要的是要知道,如果你及早发现肺癌,长期结果会好得多。你的五年生存率接近70%,而如果你在晚期发现它,五年-年存活率接近10%。”

尽管近年来用于治疗肺癌的新疗法激增,但大多数肺癌患者仍死于该病。肺部低剂量计算机断层扫描(LDCT)扫描是目前对患者进行肺癌筛查的最常用方法,希望能在早期发现肺癌,届时仍可通过手术切除。Sybil将筛查更进一步,在没有放射科医师协助的情况下分析LDCT图像数据,以预测患者未来六年内患肺癌的风险。

在他们发表在《临床肿瘤学杂志》上的新论文中,JameelClinic、MGCC和CGMH的研究人员证明,Sybil在六年的时间里从不同组的肺LDCT扫描中获得了0.75、0.81和0.80的C指数,这些扫描来自国家肺癌筛查试验(NLST)、麻省总医院(MGH)和CGMH,分别是C指数得分超过0.7的模型被认为是好的,超过0.8的模型被认为是强的。使用Sybil进行一年预测的ROC-AUC得分更高,范围从0.86到0.94,其中1.00是可能的最高分。

尽管取得了成功,但肺部CT扫描的3D特性使构建Sybil成为一项挑战。共同第一作者PeterMikhael,麻省理工学院博士。电气工程和计算机科学专业的学生,​​JameelClinic和麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的附属机构,将这个过程比作“大海捞针”。

用于训练Sybil的成像数据基本上没有任何癌症迹象,因为早期肺癌只占据肺部的一小部分——只是构成每次CT扫描的数十万像素的一小部分。肺组织的致密部分被称为肺结节,虽然它们有可能发生癌变,但大多数不会发生癌变,并且可能由治愈的感染或空气传播的刺激物引起。

为了确保Sybil能够准确评估癌症风险,Fintelmann和他的团队标记了数百个带有可见癌性肿瘤的CT扫描,这些扫描将用于训练Sybil,然后再在没有明显癌症迹象的CT扫描上测试模型。

MIT电气工程与计算机科学博士论文的合著者、JameelClinic和CSAIL附属机构的学生JeremyWohlwend对Sybil在没有任何可见癌症的情况下得分如此之高感到惊讶。“我们发现,虽然我们[作为人类]无法完全看出癌症在哪里,但该模型仍然可以预测哪个肺部最终会患上癌症,”他回忆道。“了解[Sybil]能够突出哪一方是最有可能的一方,这对我们来说真的很有趣。”

合著者LeciaV.Sequist是一位内科肿瘤学家、肺癌专家,也是MGH早期癌症检测创新中心的主任,她说团队与Sybil取得的结果很重要,“因为肺癌筛查并未部署到它在美国或全球的最大潜力,而Sybil或许能够帮助我们弥合这一差距。”

由于多种因素,肺癌筛查项目在美国肺癌最严重的地区并不发达。这些范围从对吸烟者的耻辱到政治和政策环境因素,如医疗补助扩张,各州各不相同。

此外,如今许多被诊断患有肺癌的患者要么从未吸烟,要么是戒烟超过15年的前吸烟者——这些特征使得这两个群体都没有资格在美国进行肺癌CT筛查。

“我们的训练数据只包含吸烟者,因为这是参加NLST的必要标准,”Mikhael说。“在台湾,他们对不吸烟者进行筛查,因此我们的验证数据预计会包含不吸烟的人,看到Sybil很好地推广到该人群是令人兴奋的。”

“这项研究令人兴奋的下一步将是对不吸烟或几十年前戒烟的肺癌高危人群进行前瞻性测试,”Sequist说。“我每天都在我的肺癌诊所治疗这样的病人,他们很难接受他们不会成为接受筛查的候选人,这是可以理解的。也许这在未来会改变。”

越来越多的肺癌患者被归类为不吸烟者。与不吸烟的男性相比,不吸烟的女性更容易被诊断出患有肺癌。在全球范围内,超过50%的被诊断患有肺癌的女性是不吸烟者,而男性的这一比例为15%至20%。

麻省理工学院教授ReginaBarzilay是论文的合著者和JameelClinicAI教员负责人,也是科赫综合癌症研究所的成员,她将麻省理工学院和MGH在Sybil上的共同努力归功于Sylvia,Sylvia的密友的妹妹Barzilay和Sequist的一位病人。

“西尔维亚年轻、健康、运动——她从不抽烟,”巴尔齐莱回忆道。“当她开始咳嗽时,她的医生和她的家人最初都没有怀疑病因可能是肺癌。当西尔维亚最终被诊断出来并见到西奎斯特医生时,这种疾病已经发展到无法逆转的程度。在哀悼西尔维亚的死时,我们无法不要再想有多少其他患者有类似的轨迹。”