凯斯西储大学计算成像和个性化诊断中心 (CCIPD) 的研究人员使用人工智能 (AI) 来识别计算机断层扫描 (CT) 扫描的模式，为治疗小细胞肺癌患者提供了新的希望。

根据美国癌症协会的数据，小细胞肺癌 (SCLC) 约占所有肺癌的 13%，但与非小细胞肺癌相比，其生长速度更快且更容易扩散。

凯斯西储大学唐奈尔研究所生物医学工程教授、CCIPD 主任 Anant Madabhushi 说，虽然已经对非小细胞肺癌进行了大量人工智能研究，但对 SCLC 的研究很少。

Madabhushi 说，小细胞肺癌患者的治疗可能具有挑战性。他的实验室与克利夫兰大学医院的肿瘤学家合作，帮助确定哪些 SCLC 患者对治疗有反应。

研究人员从治疗前进行的 CT 扫描中确定了一组放射组学模式，使他们能够预测患者对化疗的反应。他们还研究了 AI 衍生的图像特征与长期结果之间的关联。

具体而言，研究人员指出，与那些对某种化学疗法反应良好的 SCLC 患者相比，通过计算提取的肿瘤本身及其周围区域的纹理模式是不同的。

此外，AI 揭示的模式与治疗后最终活得更长的患者相比，与未治疗的患者相比。

Madabhushi 说，最后，人工智能显示，对化疗没有反应且生存机会较差的患者的扫描图像存在明显更多的异质性或变异性。

下一步：可能的人体试验

Madabhushi 说，这些来自回顾性研究的发现现在为用于 SCLC 患者治疗管理的前瞻性 AI 驱动的临床试验奠定了基础。

研究结果于 10 月发表在Frontiers in Oncology上。

研究人员说，他们的发现意义重大，因为化疗仍然是全身治疗的支柱。