胃癌预后预测的挑战与新机遇
胃癌是全球范围内高发的一种恶性肿瘤，尤其对于中晚期患者而言，预后评估极为关键，直接影响着治疗方案的选择。传统的预后评估方法存在一定的局限性。近年来，肿瘤微环境（TME）——即肿瘤细胞周围的基质和免疫细胞等，被认为是影响肿瘤进展和治疗效果的核心因素。然而，如何准确、客观地评估肿瘤微环境，一直是临床上的一大难题。
为了解决这一痛点，一项发表于《生物学与医学中的计算机》的重磅研究，成功开发出一种基于深度学习的创新框架，能够从常规的病理切片（H&E染色图像）中，自动化、定量地分析肿瘤微环境，并构建了一个全新的预后生物标志物——TMEpATH评分系统。
AI如何“看见”并量化肿瘤微环境？
这项研究的巧妙之处在于，它利用“虚拟染色”技术，训练AI模型将普通的H&E图像“翻译”成类似免疫组化染色的图像，从而精准识别出肿瘤、基质和淋巴细胞等不同成分。这一方法极大地减少了对病理学家手动标注的依赖，提高了分析的效率和客观性。
基于AI的精准识别，研究人员计算了两个关键指标：
- 肿瘤-基质比（Tumor-Stroma Ratio, TSR）：反映肿瘤中基质成分的比例。
- 肿瘤浸润淋巴细胞比例（Tumor-Infiltrating Lymphocytes, TILs）：反映免疫细胞在肿瘤区域的浸润程度。
构建TMEpATH评分系统：为胃癌预后精准“打分”
研究团队整合了上述两个指标，并根据其对预后的影响权重，创建了TMEpATH评分系统。该系统能将胃癌患者划分为低、中、高三个不同的风险等级，从而实现对患者预后的精细化分层管理。
图1 所提出的基于深度学习框架的概述
研究结果：TMEpATH评分的卓越预后预测能力
为了验证TMEpATH评分的有效性，研究纳入了两个独立的胃癌患者队列进行测试。结果显示：
- 在内部验证队列（320例）和外部验证队列（186例）中，TMEpATH评分均能显著区分出不同预后的患者。
- 高风险组患者的死亡风险显著高于低风险组。在外部验证队列中，高风险组的死亡风险比（HR）更是达到了2.435，展现出强大的预后预测能力。
- 此外，TMEpATH评分在预测患者的无复发生存方面也显示出潜力，可能成为评估化疗反应的辅助工具。
从预后到基因：TMEpATH与胃癌关键分子特征的关联
更深层次的分析发现，TMEpATH评分不仅与患者生存期相关，还与胃癌的一些关键基因组特征密切相关，例如微卫星不稳定性（MSI）、肿瘤突变负荷（TMB），以及BRCA2、CDH1、ATM等重要基因的突变状态。这些发现揭示了肿瘤微环境与肿瘤内在基因改变之间的深刻联系，也为探索新的治疗靶点提供了方向。您可以在MedFind抗癌资讯版块，获取更多关于胃癌靶点和药物的最新信息。
图2 使用示例说明TMEpATH的开发和验证
临床意义与未来展望
总而言之，这项研究成功地利用深度学习技术，将常规病理图像转化为强大的预后预测工具。TMEpATH评分系统的开发，为胃癌的个体化治疗提供了重要参考。精准的预后评估是实现精准治疗的第一步，而获取合适的药物是关键。MedFind致力于为患者打通获取全球前沿靶向药物的渠道，让更多患者受益于科学的进步。如果您希望根据自身情况评估最新的治疗方案，或对现有治疗有疑问，不妨试试MedFind的AI问诊服务，获取专业的第二诊疗意见。
