中国青年报客户端上海7月20日电(中青报·中青网记者王烨捷)日前，复旦大学附属肿瘤医院精准肿瘤中心主任、乳腺外科主任邵志敏教授团队通过“院内多学科团队联合+跨区域医工交叉协作”的方式，为三阴性乳腺癌的临床诊断研制出了“复旦肿瘤”智能方案。今天，相关研究成果在美国《细胞》杂志旗下期刊《细胞报告·医学》在线发表。

(图为论文在线发表页面，复旦肿瘤医院供图)

采用前述“智能方案”可以破解三阴性乳腺癌患者的两个诊断“痛点”——活检有创伤、精准诊断流程多。

三阴性乳腺癌是乳腺癌中的一种亚型，因复发风险高、缺少有效治疗靶点，素来有“最毒”乳腺癌之称。准确鉴别三阴性乳腺癌、明确其分子分型和重点基因突变，对于后续精准施治具有重要价值。

2019年复旦肿瘤医院提出的三阴性乳腺癌“复旦分型”，将三阴性乳腺癌分为了4个不同的亚型，使针对不同亚型的精准治疗成为可能。而“复旦分型”的鉴别有赖于精准的病理诊断和基因检测报告。

一份三阴性乳腺癌的病理诊断和基因检测报告，通常需要通过穿刺或外科手术获取肿瘤组织，经过一系列处理和检测后方能获得。能否通过影像资料即可鉴别出三阴性乳腺癌，以免除患者创伤之苦?或能否减少精准诊断的流程和花费，以尽快获知三阴性乳腺癌的精准分型?基于这样的临床思考，肿瘤医院乳腺外科团队联合医院放射诊断科团队、病理科团队，并与高校人工智能技术团队开展合作，借助先进的数字智能技术，试图破解三阴性乳腺癌精准诊断的这两个难题。

(图为团队成员正在进行数据分析，复旦肿瘤医院供图)

此次发表的研究成果，阐明了影像组学在提示三阴性乳腺癌肿瘤异质性中的重要临床价值，首次发现并证实通过影像组学即可在三阴性乳腺癌术前无创伤、准确预测其“复旦分型”，为后续精准治疗奠定基础。

记者注意到，“智能方案”远不止是影像学诊断，研究团队还通过一张病理染色切片，将三阴性乳腺癌精准诊断时间缩短至数小时。

肿瘤医院邵志敏教授团队、杨文涛教授团队联合南京信息工程大学徐军教授团队，开展了基于数字病理与深度学习预测三阴性乳腺癌分子分型、关键治疗靶点和患者预后的研究，揭示了数字病理联合深度学习在预测三阴性乳腺癌关键生物标志物中的重要价值。该成果于国家自然科学基金委旗下期刊《基础研究》在线发表。

(图为论文在线发表页面，复旦肿瘤医院供图)

基于该成果，患者病理活检后，有望仅仅利用一张病理切片，在数小时内便可快速得到“复旦分型”、重点基因突变等与治疗相关的关键信息，为后续精准治疗提供极大的便利。

据悉，前述两项研究是肿瘤医院精准肿瘤中心，联合医院放射诊断科主任顾雅佳教授团队、病理科副主任杨文涛教授团队，并与复旦大学类脑智能科学与技术研究院王鹤研究员团队、南京信息工程大学徐军教授团队“医工携手”，在 “多学科+医工交叉”模式下取得的典型成果。邵志敏介绍，两项研究成果有望在精准肿瘤中心获得临床应用和推广，未来中心还将有更多跨专业、多学科的研究成果孵化，并将进一步向临床应用转化。