日前,从第59届美国放射肿瘤学会(ASTRO)传来好消息,以四川省肿瘤医院郞锦义教授、王培副研究员为通讯作者,尹刚副研究员为第一作者的论文《基于核磁共振技术预测肺癌脑转移》被ASTRO学术委员会授予基础、转化科学文摘奖(Basic/Translational Science Abstract Award)。据了解,该奖项是ASTRO在放射物理领域首次授予中国大陆研究人员。今年9月,该论文将在ASTRO大会进行专题报告。
该论文所提供的学术成果,是借鉴了认知神经学科的研究方法,搭建出一套判断癌细胞转移的算法模型。尹刚举例解释,患者的认知和心理的变化,可能与癌细胞脑转移有关联,这就是该论文所运用的原理之一。
尹刚曾在电子科技大学学习,攻读了“认知神经学科”领域的博士学位。而本次获奖论文的灵感来源,就源于他对认知神经学科的深刻认识。“我们将认知神经学科领域里的一些研究方法,移植到了癌细胞脑转移的判断上。”尹刚说,自2014年底,他和郎锦义、王培开始了这项研究的初步设计。“两年多的时间里,我们研究了100多位癌症患者。”王培告诉笔者,他们观察了这100多位癌症患者的动态信息,从严重到好转、从普通到恶化、甚至直至死亡的全过程,从而判断出哪些患者有更大的概率发生脑转移。随后又对这100多个样本产生的数据进行研究和整理,并建立起一套算法模型,最终完成论文。
“现在只能说初步完成了研究,距离它最终成型并运用到临床,还需要继续完善。”尹刚说,100多个样本远远不够,他们还需要找更多的样本来“训练”这个模型,“就像谷歌训练下围棋的机器人AlphaGo一样,我们的模型也需要大量的训练,属于医疗领域的人工智能。”
“对于一些癌细胞,尤其是肺癌细胞是否会发生脑转移,医生用于判断的指标很弱,如果有了‘论文’中的算法模型,可以提高医生判断癌细胞脑转移发生的概率。”尹刚介绍说,通常医生在判断脑转移的时候,面临着两难的选择,发生低风险患者被过度治疗,或者高风险患者被保守治疗的可能性,这套算法将降低这种可能性。“这个算法的目的,就是帮助医生更精准地判断癌细胞,尤其是肺癌细胞是否发生脑转移,从而选择更为适合患者的治疗方法。”尹刚说。
据王培介绍,研究员的职责是帮助医生保障医疗安全和医疗质量,而这套算法可以让医生得到更多的有用信息,从而让患者也规避了不适合的、过度的治疗方法,让患者少走弯路,最终减少生理痛苦和经济损失。
据悉,美国放射肿瘤学会(ASTRO)成立于1958年,是放射肿瘤领域内世界上最大、影响力最广、学术水平最高的学术组织。由ASTRO举办的年会,也是国际上规模最大、学术水平最高的肿瘤放射治疗学术盛会。