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【新智元导读】随意实施多种任务，识别19种癌症类型，预计患者生计率……哈佛医学院接头东谈主员提议CHIEF，一种多功能AI癌症会诊模子，发达出肖似于ChatGPT的纯真性，远超其他现存的癌症会诊模子。

近日，来自哈佛医学院等机构的科学家们竖立了一种名为CHIEF（Clinical Histopathology Imaging Evaluation Foundation，临床组织病理学成像评估基础）的多功能AI癌症会诊模子。

并于9月4日登上「Nature」。

论文地址：https://www.nature.com/articles/s41586-024-07894-z

值得一提的是，尽管最近出现了其他用于医学会诊的病理图像基础AI模子，但CHIEF是第一个随意预计患者预后并在多个海外患者群体中考证的模子。

责任旨趣

现时，大大齐AI癌症会诊系统通常被历练来实施特定任务。举例，检测癌症的存在，或分析肿瘤的基因特征，且通常仅适用于少数几种癌症类型。

比较之下，全新的CHIEF模子则具有肖似于ChatGPT的纯真性——不仅随意实施多种任务，并且还能识别不同癌症类型需要独特关怀的区域。

通过读取肿瘤组织的数字切片，它不错检测癌细胞并字据图像中不雅察到的细胞特征分析肿瘤的基因特征。

此外，还不错预计多种癌症类型的患者生计率，并精笃定位肿瘤周围组织的特征，即肿瘤微环境。这些特征与患者敌手术、化疗、放疗和免疫调治等法式调治的反应臆测。

更进一步的，CHIEF还具有生成新办法的后劲——它发现了此前未被觉得与患者生计关系的特定肿瘤特征。

接头团队指出，这些发现进一步阐发了AI不错匡助临床大夫高效、准确评估癌症，包括识别可能对法式癌症疗法反应欠安的患者。

论文主要作家，哈佛医学院Blavatnik接头所生物医学信息学助理熟习Kun-Hsing Yu

模子历练与发达

当先，CHIEF在1500万张未符号的图像上进行历练，这些图像被分红多个模子可能需要独特关怀的部分。

然后，CHIEF在6万张全切片图像上进行了历练，其中包括肺、乳腺、前方腺、结肠、胃、食管、肾脏、脑、肝、甲状腺、胰腺、宫颈、子宫、卵巢、睾丸、皮肤、软组织、肾上腺和膀胱等组织的全切片图像。

这种历练智商，使得模子不仅关怀图像的局部，还随意谄媚扫数这个词图像，将某一局部的特定变化与举座臆测起来。从而，CHIEF在进行癌症分析时随意商酌更闲居的布景信息，更全面地解读图像，而不是只是专注于某个特定区域。

历练完成后，接头团队在19400多张全切片图像上测试了CHIEF的性能。这19400多张全切片图像来自环球24家病院和患者群体中汇集的32个镇定数据集。

总体上，CHIEF在以下任务中比其他发轫进的AI智商跨越36%：癌细胞检测、肿瘤发祥识别、预计患者抑止、以及识别与患者调治反应关系的基因和DNA花式。

无论肿瘤细胞是通度日检照旧手术切除赢得，CHIEF的发达齐相似出色。无论使用何种本事对癌细胞样本进行数字化处理，它的准确性也相似高。

接头东谈主员暗意，这种妥贴性使CHIEF随意在不同的临床环境中使用，而现时大部分AI癌症会诊模子通常只可在通过特定本事获取的组织中发达精熟。

CHIEF的4种运用

癌症检测

CHIEF在癌症检测中的准确率达到了近94%，测试涵盖了15个数据集，其中包含11种癌症类型。

在另一个涵盖5个活检数据集的测试中，CHIEF达到了96%的准确率，其中包括食谈、胃、结肠和前方腺在内的多种癌症类型检测。

当接头东谈主员用数据集除外的手术切除肿瘤切片来测试CHIEF时，模子的准确率卓著了90%。

模子瞩眼力得分的可视化领路，CHIEF准确识别了玄色素瘤、肺癌和肾癌的癌变区域

分析肿瘤的基因特征

肿瘤的基因组成包含了往常肿瘤发展和最好调治有贪图的要津踪影。为了获取这些信息，肿瘤学家通常会对肿瘤样本进行DNA测序。

但由于将样本送往专科的DNA测序践诺室需要一定的老本和时分，全国各地真切莫得进行惯例的详备的基因组分析。即使是在资源弥散的地区，这照旧由也可能需要数周时分。

不外，这是AI不错填补的空缺。

接头东谈主员称，关于图像中特定的基因组格外，识别其细胞花式，可能提供一种快速且经济的替代基因组测序的有贪图。

CHIEF在预计肿瘤的基因变异方面优于现存的AI智商。这种新的AI智商到手识别了与癌症助长和扼制关系的多个迫切基因特征，并预计了肿瘤在多样法式癌症疗法经由中的要津基因突变。

CHIEF还检测到了特定的DNA花式，这些花式与结肠肿瘤对一种称为免疫查验点扼制的免疫疗法的反应后果关系。

在不雅察全组织图像时，CHIEF识别出54个常见突变癌症基因中的突变，总体准确率卓著70%，优于现时用于基因组癌症预计的发轫进AI智商。

接头团队使用CHIEF模子来预计特定基因突变，这些突变与FDA（好意思国食物药品监督处罚局）批准的靶向调治智商的后果臆测。接头波及的18个基因漫步在东谈主体的15个不同剖解部位。

CHIEF在多种癌症类型中齐达到了高准确率。在检测一种名为弥散性大B细胞淋巴瘤的血液癌症中的EZH2基因突变时，CHIEF达到了96%的准确率；在检测甲状腺癌中的BRAF基因突变时，CHIEF的准确率达到了89%；在检测头颈部癌症中的NTRK1基因突变时，准确率为91%。

CHIEF 在预计癌症类型的组织病理学图像中的基因突变气象方面取得了很高的得益

预计患者生计率

基于初度会诊时赢得的肿瘤组织病理图像，CHIEF随意到手预计患者的生计期。

总体上，CHIEF预计高风险和低风险物化率的智力在来自17家不同机构的患者样本中得到了测试和考证。

在扫数接头的癌症类型和患者群体中，CHIEF随意离别长久生计的患者和短期生计的患者。CHIEF的发达比其他模子好8%。

在患有晚期癌症的患者中，CHIEF的发达比其他AI模子跨越10%。

识别不同癌症类型需要独特关怀的区域

该模子在图像上识别出与肿瘤侵袭性和患者生计率关系的彰着花式。

为了可视化特定的区域，CHIEF在图像上生成了热图。当东谈主类病理学家分析这些由AI生成的热门时，他们发现了一些响应癌细胞与周围组织相互作用的真谛真谛信号。

模子瞩眼力的可视化领路了肺癌患者生计预计中的迫切区域

其中一个特征是，在长久生计者的肿瘤区域中，免疫细胞的数目比短期生计者更多。Yu指出，这一发现存其合感性，因为更多的免疫细胞可能标明免疫系统已被激活来膺惩肿瘤。

在不雅察短期生计者的肿瘤时，CHIEF识别出了一些需要关怀的区域。这些区域的特征包括多样细胞身分的格外大小比例、细胞核上更多的非典型特征、细胞之间较弱的集聚，以及肿瘤周围区域中较少的结缔组织。

这些肿瘤周围还有更多的物化细胞。举例，在乳腺肿瘤中，CHIEF指出组织内的坏死（或细胞物化）是一个需要关怀的区域。另一方面，生计率较高的乳腺癌患者肿瘤周围，更有可能保握肖似于健康组织的细胞结构。

接头团队指出，与生计率关系的视觉特征和需要关怀的区域因癌症类型而异。