凱斯西儲大學計算成像和個性化診斷中心 (CCIPD) 的研究人員使用人工智能 (AI) 來識別計算機斷層掃描 (CT) 掃描的模式，為治療小細胞肺癌患者提供了新的希望。

根據美國癌癥協會的數據，小細胞肺癌 (SCLC) 約占所有肺癌的 13%，但與非小細胞肺癌相比，其生長速度更快且更容易擴散。

凱斯西儲大學唐奈爾研究所生物醫學工程教授、CCIPD 主任 Anant Madabhushi 說，雖然已經對非小細胞肺癌進行了大量人工智能研究，但對 SCLC 的研究很少。

Madabhushi 說，小細胞肺癌患者的治療可能具有挑戰性。他的實驗室與克利夫蘭大學醫院的腫瘤學家合作，幫助確定哪些 SCLC 患者對治療有反應。

研究人員從治療前進行的 CT 掃描中確定了一組放射組學模式，使他們能夠預測患者對化療的反應。他們還研究了 AI 衍生的圖像特征與長期結果之間的關聯。

具體而言，研究人員指出，與那些對某種化學療法反應良好的 SCLC 患者相比，通過計算提取的腫瘤本身及其周圍區域的紋理模式是不同的。

此外，AI 揭示的模式與治療后最終活得更長的患者相比，與未治療的患者相比。

Madabhushi 說，最后，人工智能顯示，對化療沒有反應且生存機會較差的患者的掃描圖像存在明顯更多的異質性或變異性。

下一步：可能的人體試驗

Madabhushi 說，這些來自回顧性研究的發現現在為用于 SCLC 患者治療管理的前瞻性 AI 驅動的臨床試驗奠定了基礎。

研究結果于 10 月發表在Frontiers in Oncology上。

研究人員說，他們的發現意義重大，因為化療仍然是全身治療的支柱。