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。