AI為癌細胞殺手「染色」，輔助醫生選擇治療方案

熱血栗子 發自 凹非寺

量子位 出品 | 公眾號 QbitAI

你怕了吧

白細胞家族裡有一種特殊的存在，叫做腫瘤浸潤淋巴細胞 (TIL)。當人體內有了腫瘤，它們就會從血液中出發，前往腫瘤所在的地方，並在那裡浴血奮戰。

大量的TIL存在，就表示機體對抗腫瘤的免疫反應正在發生。基於免疫原理的其中一類抗癌療法，便是通過發動TIL，來讓它們殺死癌細胞。

戰死沙場是免疫細胞最美的結局

適用此類療法的癌症不在少數，黑色素瘤、肺癌、膀胱癌以及一部分腸癌，都對這類療法有所反應。而腫瘤科醫師，需要觀察病理切片，識別腫瘤組織的免疫特徵，從而判斷免疫療法對哪些病患比較有效。

由石溪大學領銜的研究團隊，用深度學習演算法來繪製TIL圖譜，讓一組卷積神經網路 (CNN)識別TIL的分布情況，便有可能為癌症診斷和治療方案的制定提供一些建議。

抗戰陣型，AI怎麼看

團隊提取了13種癌症4,759位患者的5,455幅數字化病理圖像。在訓練過程中，一位有經驗的病理學家要在圖像中標記TIL和壞死發生的區域。

這些訓練數據會被分成幾組，來餵養神經網路，讓它學會給腫瘤切片中的TIL「染色」，代替了傳統切片檢測中的蘇木精-伊紅 (H&E) 染色。

每列表示不同的特徵

然後，系統根據TIL數量和密度等簡單的數據，以及細胞群的屬性和圖像規律等複雜的細節，在臨床數據和基因組數據的輔助之下，將腫瘤進行分類，繪製一幅關係對應圖譜。

圖譜包含了，患者生存率、腫瘤亞型、免疫情況等各項指標與TIL之間的關係。

這樣一來，醫生便可以根據TIL反應的強弱等多種因素，來判斷要不要採用基於免疫的治療方案。

表A是與人類相比的一致程度

從實驗結果來看，AI的「染色」和傳統H&E的染色區域雖不是完美重合，卻也達到了不錯的一致性。神經網路的表現讓團隊充滿了希望。

你不是一個人

泛癌症圖譜項目

這項研究，是美國政府發起的癌症基因圖集(TCGA) 計劃的一角，也是其收官項目泛癌症圖譜(PanCancer Atlas) 發表的27篇論文中的一篇。

論文發表後不久，泛癌症圖譜亦圓滿落幕。研究團隊希望，AI「染色」這個並不太貴的癌症診斷輔助工具，能夠在未來得到推廣。

這是一篇擁有17位作者的論文的傳送門：

http://www.cell.com/cell-reports/pdf/S2211-1247(18)30447-9.pdf

以及，泛癌症圖譜項目的傳送門：

http://www.cell.com/pb-assets/consortium/pancanceratlas/pancani3/index.html

—完—

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