影像组学新技术和光学多模融合分子影像


发布时间:2019-09-19 浏览量 20 views
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   几天前的一个晚上,我与田教授约好电话访谈,八点整电话铃声响起,接起电话,还未来得及寒暄,就听到田教授急促的声音。他正在从机场赶往宾馆,二十公里的路程,三十分钟的时间,田教授为我们勾画了一幅完整的分子影像发展史,言语之流利、观点之鲜明、知识之渊博,让我难以忘怀!

  我们知道,田教授您所在的单位是中科院分子影像重点实验室,请您简单的给大家介绍下该实验室,以及目前实验室的重点工作有哪些?

  田捷教授:介绍实验室之前,我想先就分子影像这个概念来说一下。

  分子影像由哈佛大学医学院在1999年首先提出。我们国家973项目也先后立了一批有关分子影像的项目。国内的一些单位包括中科院,都建立了相关的机构对这个方向进行同步研究。另外,我们国家在广东和江苏等地也都建立了分子影像重点实验室。从基础研究到临床研究双管齐下,大大促进了该学科方向的建设和发展。

  分子影像代表了新一代的影像技术,是一个医工交叉的新学科方向,同时也是使得转化医学可视化的一个工具。人工智能的兴起,使得分子影像更加智能化。

  分子影像能够使医学建立在分子细胞水平可视化的基础上,从而使我们的视野更加广阔、也更加精准,这也是与传统的CT、核医学、核磁共振最大的区别。

  中科院分子影像重点实验室主要工作是紧密围绕多模态分子影像和影像组学两个科研方向深入推进研究、应用及转化工作,取得系列突出进展。

  在分子影像研究方面,以光学分子影像为核心,融合多种分子影像成像模态,获取肿瘤等重大疾病在分子细胞水平的影像学信息,突破了常规医学成像技术只能检测疾病在功能代谢和器官结构上异常的瓶颈,促进了疾病早期检测、精准治疗和相关生理病理研究,将分子影像与手术导航技术深度融合,开展了肿瘤术中光学分子影像手术导航方法研究、设备研制和临床转化应用,为个体化精准手术提供高精度和高灵敏度的实时影像学导航。

  在影像组学研究方面,深入研究基于人工智能和医疗大数据的特征提取、特征分析和深度学习系列影像组学方法,构建了影像、病理、临床和基因信息融合分析模型、影像预测治疗预后、影像预测病理分析、影像预测基因突变等平台,基于人工智能和医疗大数据,推进了人工智能等信息技术在临床肿瘤精准诊断和预后预测的深入应用。

  分子影像作为一门新技术,运用影像学手段反映活体状态下分子水平的变化,其能够对生物学行为进行定性和定量研究,近些年来广受科研工作者的青睐,请您介绍下分子影像技术主要的应用场景?在哪里细分领域表现优异?

  田捷教授:分子影像技术的应用很广泛。

  在光学多模融合分子影像和影像组学新技术的研发及临床医学转化研究方面,一方面显著推进了光学-核素-结构多模融合分子影像技术的理论研究和设备研发,对于肿瘤的活体无创可视化,将传统观测肿瘤形态结构的物理成像推进到观测分子探针分布的化学成像,进而在分子和细胞水平上实现了对肿瘤组织内的多种生化过程和事件同时进行无创、三维动态的影像学定量观测。在此基础上,将光学分子影像技术应用于临床的肿瘤手术辅助导航,在肺癌,肝癌,胰腺癌等肿瘤上取得了显著的临床效果,降低了肿瘤的术后复发率,形成了我国临床外科专家共识,推动了分子影像在我国的临床转化。

  另一方面利用新兴的基于人工智能和医疗大数据的影像组学方法,融合肿瘤影像学特征,基因分子信息和临床指标,构建影像组学模型进行肿瘤智能诊断、疗效智能分析和预后智能预测,发布了基于人工智能和医疗大数据的集成软件平台,在推广应用中取得显著社会效益。

  人工智能被认为是二十一世纪三大尖端技术(基因工程、纳米科学、人工智能)之一,从目前医学发展背景来看,人工智能、大数据等技术在医学上的应用是众势所趋。请您介绍下你们构建的人工智能平台肿瘤影像大数据平台。

  田捷教授:讲人工智能离不开大数据,没有大数据谈人工智能是空谈。尽管过去有基因大数据,但是不能把它与人工智能有效地结合起来,就很难发挥其在精准医学中的作用。

  把人工智能和大数据结合在一起,一个典型的应用是用影像来逼近病理。影像是宏观级的,病理是微观级的,人工智能在宏观影像上能挖掘基因、蛋白这些微观的变化,那么在宏观影像上它的一些体现就能更加靠近病理结果了。

  举个具体例子:比如说我们跟中山大学附属第三医院和301医院的超声大夫合作,将过去的超声弹性成像结果通过人工智能技术分析以后,发现跟肝脏穿刺的结果差不多。如此一来,病人在用超声做弹性成像时,准确度就可以大大提高,而且可以有多个选择,不一定非要做肝穿。

  再比如说,我们跟北京大学附属肿瘤医院合作进行的胃癌腹膜转移的预测。在过去,消化科大夫可能开刀了才发现胃癌病人有腹膜转移,这时候开刀就没价值了,不光病人白挨一刀,医生也忙活半天。现在,根据回顾性的大数据,我们就可以用人工智能来推断胃癌发生腹膜转移的概率有多大,对概率大的病人,就没必要去做手术了。

  这样例子很多,包括病理完全缓解(pCR)问题。比如现在大部分肿瘤病人都会先经过新辅助治疗,控制癌症的进展之后再去开刀。大约20%的病人很幸运,经过新辅助治疗以后,能达到pCR。如果我们不知道这部分病人的癌症已经被控制住,还去开刀的话,对病人来说病人也是很痛苦的。他体内都没有癌细胞了,开什么刀呢。但是过去看影像看不出来,外科大夫凭经验也不知道。通过人工智能大数据,我们就有90%的把握预测病人有没有pCR。先看有没有病理学缓解,再决定病人是需要暂缓开刀,还是需要马上开刀。

  这些是人工智能一部分典型的应用,其实就是解决现有的临床解决不了的问题,从而使得我们医学更加精准。

  人工智能平台肿瘤影像大数据平台目前在临床上还有其他的应用进展吗?

  田捷教授:当然这样的应用有很多,刚才我只是举了一些,大部分是外科的,内科也一样的。

  比如在疗效评估方面,我们跟华西医院合作进行了一项靶向治疗。既往对靶向治疗耐药的预测不够准确,可能治疗一段时间后会耐药。而如果耐药的话再去吃药,既给病人带来了痛苦,还花了冤枉钱。又花钱又痛苦。

  现在根据人工智能大数据,我们可以精准地预测病人的无进展生存期,在该换药或者该停药的时候去提醒他们。

  这种应用我觉得有很多,但是最重要一个核心思想,就是问题导向,一定要找到一个现在临床上有挑战性的问题,然后用人工智能大数据试图去解决,再来评估效果,这样就能形成一个完整的链条。如果我们只是说人工智能这个技术好,那就没有意义了,我们一定要使它与具体问题挂钩。

  我们知道,基础科研成果大量的走向临床应用,才能使更多的人受益,然而从基础研究走到临床应用又是非常不容易的,请您谈谈对转化医学的理解。

  田捷教授:我想从两个方面来谈。

  一方面是转化医学名词的来源。就是怎么把基础医学,特别是分子生物学,在动物身上做的东西转化到人身上。

  另一方面,我个人觉得还有一种更值得的方法,就是从临床问题出发,然后以源于临床、高于临床的原则找方法,再回顾临床来看效果。

  说实话,分子生物学做了几十年,真正转化的东西并不多,成功的更少。这往往是因为没根据问题出发来进行转化。NCI(美国国家癌症研究所)曾给出这样一个数据:对2300多种化合物进行抗肿瘤的筛选后发现,在细胞层面56%有效,但是到了动物体内只剩4%有效,连56%的零头都不到。这说明在细胞水平做的研究,你就是再想办法转化,52%都是没用的。在动物体内只剩4%有效,再到人体内可能又是一个零头的零头。

  当然我们还是要有这样的过程:先在离体的细胞层面、活体的动物层面、然后再到人体组织验证,最后到人体上验证这样一个完整的流程。

  但是很多时候我们也可以源于临床,先从问题出发找方法,然后再来看效果,这样的话可能更高效。

  所以我个人的观点,就是不能空谈转化医学,不是为了转化医学而转化医学,不能把转化医学变成是闭门造车的一个借口。先做研究再去转化,那这样的话可能永远都转化不了。基于临床问题来做,就更容易在临床上应用。

  坦率的说,我不看好为了转化而转化。希望它转化成功,那我们就应该更接地气,更应该从临床问题考虑。因为本身临床研究就是一个渐进的过程,但是临床研究离不开预临床。我们当然要先在动物上做,先在细胞上做,但如果脱离临床来谈这些,我们可能容易走弯路,会事倍功半。

  在中科院的分子影像重点实验室中,有没有成功转化的案例呢?

  田捷教授:我们有一系列成功转化的案例,刚才讲到的人工智能的所有问题,我们都是从临床问题出发,再用临床数据去研究,所以这个就不需要转化。

  当然分子影像转化成功的一个典型案例就是术中导航。刚才提到了先在动物身上做,然后经过CFDA的批准以后,再在人体上做。现在不仅实现了临床转化,也实现了产业转化。能够转化成功恰恰就是因为这些本身就是很临床的问题。这也是在国外看到的已经在人体上做的研究,我们再去做,那成功的可能性就更大了。

  中国的分子影像技术起步相对较晚,但发展迅速,目前国内的分子影像技术在国际上处于什么样的阶段?

  田捷教授:这个概念我要澄清一下,在分子影像领域,我们从理论、设备到临床应用,跟国际上是同步的,甚至在很多方面比国外做的还要快、还要好。

  在60年代、70年代发展的学科上,我们可能比国外晚一点,因为中间我们折腾了一段时间,做不了科研,所以起步比国外晚。而分子影像概念是1999年提出来的,所以我们跟国外基本上同步,包括科技部设立的973项目(1997年提出),973是基础研究,不像863是去跟踪。从这点上来说,国内分子影像跟国际上是同步的,甚至是超越国外的,这一点我也很自豪。

  拿专利来讲,不说国内的,我们在美国授权的分子影像的第一个专利,比美国的大学还早了几个月。包括我们现在的设施、条件、研究的论文数,我相信比国外都好,而且我们也有中国分子影像协会这样独立的学会。对新兴的学科方向比如说纳米、量子计算,我们都比国外要更先进。现在基本上在2000年之后提的东西,我们都不比国外晚。

  您如何看待未来中国分子影像技术的发展?

  田捷教授:我对这个当然是充满信心,全国很多单位都在做分子影像,特别是基金委也好,科技部也好,分别设计了分子影像的重大研究项目和重大研究计划,以及专题的项目、专题的计划,包括上海有很多医院都在用分子影像,分子影像将会在中国快速的普及、发展和广泛应用。

  因此,我对分子影像前景非常看好,还体现在:第一,分子影像理论上的研究还可持续,还有很多理论的方法值得进一步的探索。第二,临床和产业转化也正在进行,越来越多基于分子影像的设备将会问世。第三是临床应用也越来越广泛,用分子影像解决临床上的问题,实现成功转化的典型例子也越来越多。

  此外,它为转化医学和精准医学提供了一个不可替代、不可缺乏的工具——就是可视化。所以说分子影像的明天肯定会更美好的。

  我们了解到,您将受邀参加第三届现代临床分子诊断论坛,请您介绍下您将分享的主要内容?

  田捷教授:这是一个很好的会议,我打算在会议上介绍“分子影像技术在临床的应用”。

  主要有两个内容,一个是刚才讲的术中导航,第二个是人工智能在宏观影像上挖掘出来的微观改变在影像上的体现。讲这两个方面在临床上应用的一些典型案例呢,是想进一步推广和促进这些临床应用。所以我的报告会基于分子影像临床应用为主来谈国内外的进展,也希望引起大家的兴趣,在这方面做更多的努力,进一步促进医工交叉。

  田捷教授简介

  田捷,教授,中国科学院分子影像重点实验室主任

  报告主题:基于分子影像的临床在体分子诊断

  中国科学院分子影像重点实验室主任,02年获国家杰出青年基金,07年获教育部长江学者;作为第一完成人在02和04两次获得国家科技进步奖,10和12两次获得国家发明奖 12年获得何梁何利奖 17年全国创新争先奖;2014-2018年连续五年入选Elsevier医学科学高被引学者榜单;06和11两次任科技部国家基础研究九七三项目首席;IEEE TMI(生物医学成像) TBE(生物医学工程)JBHI(生物医学与信息)Eur.Rad.(欧洲放射)等多种国际期刋编委;IEEE, SPIE ,IAMBE,AIMBE,OSA,ISMRM和IAPR(国际电子电器工程学会,国际光学工程学会,国际生物医学工程学会,美国生物医学工程学会,美国光学会,国际医用磁共振学会和国际模式识别学会的会士)Fellow。中国医师协会临床精准医学专委会主任,中国医师协会超声分子影像与人工智能专委会主任。


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        文章来源: 转化医学网,于 2019-09-19,由 找我测 编辑发表 。

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