【健康报】新模型预测肾癌复发转移更精准

      近日，中山大学附属第一医院泌尿外科罗俊航教授团队的最新研究成果在线发表于《柳叶刀·数字健康》（The Lancet Digital Health）。经过近5年的研究探索，罗俊航教授团队成功创建了预测肾癌复发转移的多模态评分系统，可以更加精准指导肾癌患者术后个体化诊疗。

      临床上通常用肿瘤大小、分期、核分级等临床参数来预测肿瘤的复发转移，进而指导术后诊疗方案的制定。但肿瘤分期、分级相同的患者经常出现截然不同的预后转归，说明使用临床参数单一模态的形式不能全面反映肿瘤复杂的生物学特性，也不能准确预测肿瘤的复发转移。

      据此，罗俊航教授牵头组织了多中心、多学科研究，纳入了2332例中国肾癌病例以及418例美国TCGA数据库肾癌病例，分为训练组、中国多中心验证组、美国TCGA验证组。研究人员先应用人工智能深度学习的方法建立基于病理组学特征的肾癌复发转移预测模型，再结合基因组学特征的预测模型和基于临床参数的预测模型，创新性地建立了多模态肾癌复发转移预测模型。

      该模型可以弥补单一临床参数预测模型的不足，精准预测肾癌的复发转移并指导个体化治疗，为肾癌患者术后随访与辅助治疗决策提供更精准的参考依据。

      欧洲泌尿外科专家评价，该研究创新性地建立了有前景的评分系统，更全面和综合地反映了肾癌复杂的生物学性质，为理解和预测疾病过程提供了一种精细的方法，可以为肾癌治疗的持续发展提供支持。

报道日期：2023-07-12

报道链接：

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