【CMT&CHTV 文獻精粹】

導語：肺癌的治療策略正經曆著由傳統向精准醫療的轉型。2023年5月，《Seminars in Cancer Biology》雜志發表的一篇文章《放射組學與人工智能在肺癌精准醫療治療中的應用》，爲我們揭示了放射組學和人工智能如何聯手革新肺癌的診斷和治療。本文將深入探討這一新興技術如何通過分析醫學影像中蘊含的腫瘤生物學信息，爲肺癌患者提供更爲個性化和精准的治療方案，預示著肺癌治療新紀元的到來。

在腫瘤治療領域，肺癌一直是最難攻克的堡壘之一。由于肺癌的病理類型多樣，且腫瘤生物學行爲複雜，傳統的治療手段往往難以達到預期效果。隨著精准醫療的興起，醫學界開始尋求更爲個性化、高效的治療策略。在此背景下，放射組學和人工智能的聯合應用，爲肺癌的精准治療提供了新的可能性。

2023年5月，Elsevier旗下Seminars in Cancer Biology雜志發表了一篇題爲《Radiomics and artificial intelligence for precision medicine in lung cancer treatment》（《放射組學與人工智能在肺癌精准醫療治療中的應用》）的文章，深入探討了這一新興領域的研究進展和應用前景。

文章指出，放射組學能夠從醫學影像中提取大量的特征信息，這些信息蘊含腫瘤的生物學特性和治療反應的線索。通過對這些特征的深入分析，研究者可以構建出預測模型，從而在不進行侵入性檢查的情況下，對肺癌的類型、分子特征、治療反應和臨床預後進行預測。這種方法不僅突破了傳統組織活檢的局限性，還能夠提供更爲全面和動態的腫瘤信息。

在放射組學特征的分類和應用方面，文章詳細介紹了形狀、強度和紋理等特征的提取和意義。例如，腫瘤的形狀特征可以揭示其生長特性和侵襲性，而紋理特征則能夠反映腫瘤內部的結構異質性。這些特征的量化分析，爲理解腫瘤的複雜性和異質性提供了新的視角。文章進一步討論了如何利用機器深度學習算法，處理這些高維度的放射組學數據，並建立預測模型。這些模型在預測肺癌的組織學類型、分子標志物以及治療反應方面展現出了良好的性能。

文章中提到的關鍵研究和數據，爲臨床診療提供了重要的參考。例如，一項研究利用放射組學模型預測了NSCLC患者對PD-L1抑制劑的反應，其預測准確率（AUROC）達到了0.76。另一項研究發現，放射組學特征能夠預測肺癌患者的生存期，AUROC值達到了0.78。這些結果表明，放射組學模型不僅能彌補傳統活檢無法提供的信息，還能夠在治療前爲患者提供個性化的風險評估和治療建議。

盡管放射組學和人工智能在肺癌治療中的應用展現出巨大潛力，但文章也指出了當前研究面臨的挑戰。包括需要更多的前瞻性研究來驗證模型的臨床應用價值，以及如何確保放射組學的標准化和可重複性等問題。此外，如何整合放射組學數據與臨床、病理和基因組數據，以及如何處理和解釋大量的放射組學數據，也是未來研究需要解決的關鍵問題。

總之，放射組學和人工智能的結合應用，爲肺癌的精准治療開辟了新的道路。通過深入分析腫瘤的影像特征，我們可以更好地理解腫瘤的生物學特性，預測治療效果，並爲患者提供更爲個性化的治療方案。未來的研究應當在這些方面進行更深入的探索，以便更好地利用這些技術，提高肺癌治療的精准度和成功率。

編輯：且行

二審：清揚

三審：碧泉

排版：半夏