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病理医生要下岗？！嗯，至少在肺癌有这个苗头了

2016年08月22日

编译：王强

来源：肿瘤资讯

简介

计算机图像处理技术是一个新兴领域，它的出现改变了几种恶性病变组织病理学诊断现状。8月16日在线发表于Nature Communications的一篇报道提出可以训练计算机来分析肺癌患者的苏木素-伊红（H&E）染色组织病理学图像，其准确性高于训练有素的病理医师。

斯坦福的研究者从癌症基因组图集（TCGA）计划的1017例患者（515例肺腺癌，502例肺鳞癌）中选取了2186例组织病理学图像。这些图像包括了癌组织及周围良性组织。TCGA队列随机分配为训练组及测试组。此外，从斯坦福组织微阵列（TMA）数据库中选取294份微阵列图像（1个图像包括227例肺腺癌、67例肺鳞癌）做测试组，以证实训练组得出的数据。

机器学习过程中，首先训练计算机成为一个称职的病理医师。为此，TGCA队列中训练组的相关组织病理学图像、病理报告、临床信息均提供给计算机进行软件程序分析。所有图像均分割为小块（原文为tiled，译者注）。训练软件选取每幅图像中最致密的10个图形块进行进一步分析。研究中设计了一个“全自动图像分割程序”来从数千的图像中抽取客观形态学指标。

该计算机对研究中设计的每一例肺腺癌及肺鳞癌均分析了500万以上的组织病理学图像块，从每一个图像块中抽提了9879项定量特征（如细胞大小、形态、细胞内及胞核内灰度值的分布，细胞及胞核的结构等）。通过几个“分类器”，研究者首先确定该图像特征是否可以将恶性病变与周围正常组织区分开来。

研究结果

通过定量特征确定预后意义时，所用的分类器中，有60个图像特征对于腺癌有预后意义，有15个图像特征对于鳞癌有预后意义。TCGA和TMA的数据表明I期腺癌患者相比II、III、IV期患者的生存时间更长。不过，这些定量特征无法区分长期生存者与短期生存者。

这些定量特征无法梳理出鳞癌患者中分期相关的生存差异，也无法确定腺癌或鳞癌中肿瘤级别的预后意义。

级别相同、但生存预后不同的肿瘤，常规组织病理学肉眼观察时组织病理学差异也并不明显。但研究者所用的软件则可以根据部分定量图像特征而区分出短期生存者与长期生存者。

论文中写到，“对于人类来说，很难单纯根据H&E染色切片预测生存预后，很难通过肉眼观察区分两种组织学类型图片中肿瘤细胞的形态学差异，但通过定量图像特征则可以区分。已证实这些定量特征可用于预测生存预后。”

研究者通过分类器确定了80项可使得接收器操作时曲线下面积大于0.85的定量特征。简而言之，用该软件训练计算机可达到腺癌、鳞癌与良性组织的鉴别准确性高于85%。这种“机器学习（machine-learning）”的方法在区分肺癌中鳞癌和腺癌的组织学类型方面非常精确，且可以预测预后——对长期及短期生存的预测准确性高于85%。

研究的意义

文章第一作者、斯坦福大学遗传学系Yu博士，也是本研究的构思者、设计者及执行者对Medscape Medical News说道，“这一客观方法可以弥补病理医师分析时的主观性。本研究结果基本上就意味着我们通过几项不同的机器学习方法可以区分不同性质的图像，如肿瘤与非肿瘤、腺癌与鳞癌。”他还指出，区分肺癌中的腺癌与鳞癌很有临床实际意义，“本研究中的客观方法可以弥补病理医师分析过程中比较主观的不足之处。”

贝勒医学院病理学及免疫学系主任Wheeler博士对Medscape Medical News说到，“这是一项很有意义的研究，它表明如果有一种计算机辅助程序可以帮助我们理解形态学改变的意义，那么肿瘤细胞形态学仍有相当大的意义，可以弥补基因学方面的不足”。 Yu博士则说道，“通过判断肿瘤类型及生存预后，我们可以为临床医师提供决策支持，并对癌症个体化治疗方案作出一定贡献。”

他补充说到，“病理医师只需确定患者是癌还是非癌。本研究会代替病理医师所做的鉴别诊断工作。”Wheeler博士还指出，对于患者治疗更有意义的是这是一项预测性研究而不是预后性研究，因此可用于确定哪些患者会对某治疗方案有效。他补充道，“不过，由于本研究中所有患者均为标准治疗方案，因此研究者指出的预后性意义尚不能改变目前的治疗方案”。 “临床实际工作中，面对的是单一患者，因此本研究预后意义的相关性较低。不过，本研究表明如果判断正确的话，形态学还是很有价值的。训练机器来区分那些肉眼检查可能无法判定的差异，可对病理医生具有极大的帮助。”

本研究作者之一、遗传学教授Snyder博士在斯坦福大学的一份新闻稿中说到，“两位训练有素的病理医师评估同一张切片，意见一致的情况仅约60%。本研究则通过复杂的、定量化的测定而避免了这种主观性，我们认为这会有助于患者的预后”。

“我们进行这项研究，是因为我们希望将图像整合入我们的“组学”（即癌症基因组学、转录组学和蛋白质组学）研究，以更好的从分子水平理解癌症。这一点将癌症病理学带入了21世纪！”

责任编辑：Lilith

参考文献：http://www.medscape.com/viewarticle/867509

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