全国最大规模的多组学临床研究启动 为肿瘤的精准诊断带来全新方法论
原创
2021-04-23 13:45 星期五
科创板日报记者 金小莫
MISSION拟采用多组学联合技术(CT影像组学、代谢组学、表观基因组学、蛋白组学等)收集大数据信息,并建立人工智能模型。

《科创板日报》(上海,记者 金小莫)讯,日前,基于多组学的肺小结节良恶性鉴别诊断前瞻性多中⼼临床研究(下称:MISSION)正式启动。记者获悉,该计划将分3期进行,预计共计入组2万例肺结节患者临床样本,为目前国内规模最大的多中心前瞻性肺结节多组学分析队列。该研究将为临床早期甄别肺癌,实现肺癌精准治疗提供全新的诊断思路与治疗策略。

MISSION拟采用多组学联合技术(包含CT影像组学、代谢组学、表观基因组学、蛋白组学等)收集大数据信息,并建立人工智能模型。通过人工智能等计算方法分析,找到各组学信息间与疾病的关联,来判断疾病的发生进展,并运用到肺癌的早筛、早诊、性质判定、手术决策、预后评估等临床诊疗任务中去。

早发现、早诊断、早干预是当下治疗恶性肿瘤最有效的途径。然而,恶性肿瘤患者在病变早期,通常无任何症状、难以察觉。肺癌患者也是如此,当出现临床症状时,多数已处于中晚期。

肺癌早期确诊难除了临床无特异性表现外,背后的原因是复杂多样的。从本质上来看,生命体是一个复杂的调控系统,涉及诸多层次的调控机制,而目前临床尚无系统性的肿瘤早期无创鉴别诊断方法。

在MISSION启动现场,项目参与方之一的上海市肺科医院副院长陈昶教授举例介绍称,以对肺癌的诊断为例,肺癌早期影像学表现多为肺结节,95%以上的肺小结节是良性结节。目前,肺小结节良恶性鉴别诊断主要依据影像信息、肿瘤标记物以及有创的病理组织活检。

其中,CT影像的临床判读对医师经验要求较高,容易出现漏诊、误诊的情况。由于缺乏其他生物学信息补充,多数患者常年定期随访胸部CT,部分患者甚至需要进行有创操作行病理活检确诊。这不仅增加了患者CT辐射暴露,也极大的增加了病患的思想负担。

“由于肿瘤具有空间和时间异质性,临床上需要一套包含了影像和生化分子检测等多层次信息的肺小结节良恶性鉴别诊断方案。”陈昶教授称。

MISSION即围绕这一思路提供了可能性的解决方案。

《科创板日报》记者获悉,MISSION 计划将分3期进行,预计共计入组2万例肺结节患者临床样本,目标为结合CT影像组数据与液体活检多组学,进一步提高肺结节临床性质评估的准确性,并结合多时间节点液体活检数据,提升随访过程中肺小结节恶变的早期预警比例、提升肺癌术后监测干预比例,形成全国最大的多中心前瞻性肺结节多组学分析队列。

同时,MISSION的执行也有望为其他瘤种的诊疗提供一定的参考。

MISSION计划由上海市肺科医院、四川大学华西医院、山东省胸科医院、中国科学院大学宁波华美医院、兰州大学第一医院、遵义医科大学附属医院等全国数十家医院及泰莱生物共同参与。

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