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npj Breast Cancer:AI通过胶原蛋白排序情况,预测乳腺癌治疗后是否可能会复发

2022-01-14 19:51:06 来源: 秦皇岛肿瘤 咨询医生

2021年1月,世界卫生许多组织亚太地区帕金森氏症量化署(IARC);不布了2020年亚洲地区简介帕金森氏症财政负担图表。预期了亚洲地区185个国家36种帕金森氏症类型的简介患病率、死亡率上述情况,以及帕金森氏症;不展趋势。

这项简介预期图表显示,2020年亚洲地区乳腺癌另行;不病例达226万例,至少了肝癌的220万例,乳腺癌转用肝癌,视为亚洲地区第一大癌。同时,乳腺癌也是女性死亡人数最多的帕金森氏症。

2020年帕金森氏症另行;不病例数前十的帕金森氏症类型

2021年8月6日,美国艾伦西储的学校的量化人员在 npj Breast Cancer 期刊登载了文中:Artificial Intelligence aids in discovery of new prognostic biomarkers for breast cancer 的量化论文。

淀粉是一种布满全身(最主要许多组织)的常见蛋白质,前的量化指出淀粉因特网或拉伸的分列与乳腺癌的侵扰性关的。

量化制作组运用于认知科学(AI)量化乳腺癌患者的早期常规乳腺癌许多组织组织学样本,猜测互补分列的淀粉因特网是侵扰性和乳腺癌开刀的关键人类遥相呼应。而无序的淀粉因特网可不必要恶性肿瘤的侵扰,并非常容易不必要化疗等各种帕金森氏症治疗后的开刀。

该量化的点对点作者 Anant Madabhushi 教授对此,这项量化结果听起来也许违法直觉,但我们可以理解为,淀粉因特网就像一条高速干道,如果干道形状很糟糕,那么恶性肿瘤就难于迁移,而如果干道很互补,恶性肿瘤也非常容易搭便车。

量化制作组对此,这项量化很强重要意味,它正确性了前的已登载的量化结果——互补分列的淀粉因特网理论上着非常差的预后。

现有如果就让观察淀粉排序上述情况,需要请注意昂贵且少见的电子显微,而这项量化仅仅仅仅是通过简单许多组织腌后的数字化图像即可进行时预报工作,能够使非常多医师和没有人力资源配置高科技光学显微的医院非常容易预报结果,非常容易帮助医师实施非常更进一步的治疗可行性。

整个预报过程,仅仅基于常规许多组织样本的图表集,来自被诊断为早期甲状腺素复合物阳性 (ER+) 乳腺癌的患者的许多组织组织学HE染色载玻片。甲状腺素复合物阳性 (ER+) 乳腺癌占据乳腺癌患者的80%,这也理论上该AI预报手段可用于大多数乳腺癌患者。

最后,量化制作组对此,该量化建立联系的模型是在完整的抗病毒图表集上进行正确性的,因此它提供了关于淀粉作为遥相呼应的有效性的非常高水平证据,并且将转到全面性抗病毒正确性。

值得注意出处:

Li, H., Bera, K., Toro, P. et al. Collagen fiber orientation disorder from H&E images is prognostic for early stage breast cancer: clinical trial validation. npj Breast Cancer 7, 104 (2021). https://doi.org/10.1038/s41523-021-00310-z.

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