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研究作者与发表信息

该研究的主要作者包括Binshen Wei、Linqing Li、Yenan Feng、Sihan Liu、Peng Fu和Lin Tian，他们分别来自哈尔滨医科大学附属第一医院的病理科和核医学科。该研究于2024年11月发表在《The Journal of Pathology: Clinical Research》期刊上，文章标题为《Exploring Prognostic Biomarkers in Pathological Images of Colorectal Cancer Patients via Deep Learning》。

学术背景

结直肠癌（Colorectal Cancer, CRC）是全球第三大致死癌症，尽管其死亡率有所下降，但预后预测和个体化治疗仍面临挑战。结直肠癌在组织学、分子和遗传水平上表现出显著的异质性，这增加了预测患者预后的难度。近年来，高通量技术和生物信息学工具的发展为结直肠癌的多组学数据分析提供了可能，但这些数据复杂且昂贵，尤其在发展中国家难以广泛应用。因此，基于病理图像的深度学习技术成为了一种潜在的解决方案。

该研究旨在通过深度学习模型从结直肠癌患者的病理图像中提取预后生物标志物，开发一种新的预后评分系统——结直肠癌风险评分（Colorectal Cancer Risk Score, CRCRS），并探索其潜在的生物学机制。研究的目标是提高结直肠癌患者的预后分层能力，并为个体化治疗提供依据。

研究流程

研究分为以下几个主要步骤：

1. 数据收集与预处理
   研究使用了两个数据集：前列腺、肺、结直肠和卵巢癌筛查试验（PLCO）数据集和癌症基因组图谱（TCGA）数据集。PLCO数据集包括640名结直肠癌患者的数字化H&E（苏木精和伊红）染色全切片图像（Whole Slide Images, WSIs），TCGA数据集包括522名患者的WSIs。所有图像均使用Aperio Scanscope®系列扫描仪采集，分辨率为0.25 μm/像素。研究排除了正常组织、质量差的图像和缺乏临床数据的病例。

2. 肿瘤区域分割
   研究使用预训练的U-Net模型对WSIs中的肿瘤区域进行分割。U-Net模型在DigestPath-2019数据集上进行了训练，该数据集包含872张结直肠癌组织图像。通过滑动窗口方法，研究从WSIs中提取肿瘤区域，并将图像调整为512×512像素的尺寸。

3. 预后预测网络训练
   研究采用了基于Transformer的多实例学习（TransMIL）方法，结合线性Cox回归模型，训练预后预测网络。输入为肿瘤区域的图像块，输出为CRCRS。研究通过随机采样4、8、16、32和64个图像块来评估预测性能，最终确定使用32个图像块作为最优方案。

4. CRCRS的生物学特征分析
   研究使用TCGA数据集的多组学数据，分析了CRCRS与能量代谢、免疫微环境和基因突变之间的潜在关联。通过RNA测序数据和体细胞突变数据，研究鉴定了与高CRCRS相关的差异表达基因（DEGs），并进行了基因集富集分析（GSEA）。

5. 预后特征的可视化
   研究使用Grad-CAM（Gradient-weighted Class Activation Mapping）技术对与预后相关的病理特征进行可视化，识别了与高死亡风险相关的特征（如未成熟肿瘤间质、紊乱的腺体结构和小簇癌细胞）以及与低死亡风险相关的特征（如炎性细胞浸润）。

6. 统计学分析
   研究使用Kaplan-Meier方法生成生存曲线，并通过Cox回归分析评估CRCRS的预后价值。此外，研究开发了结合CRCRS和TNM分期系统的病理学列线图，用于预测患者的总生存期（Overall Survival, OS）。

主要结果

1. CRCRS的预后价值
   研究发现，CRCRS在PLCO和TCGA数据集中均作为独立的预后指标，能够显著区分高风险和低风险患者。在PLCO数据集中，高CRCRS患者的5年OS率为70.20%，而低CRCRS患者为85.06%。在TCGA数据集中，高CRCRS患者的5年OS率为55.60%，低CRCRS患者为83.20%。

2. 辅助化疗的预测价值
   研究分析了II/III期结直肠癌患者接受辅助化疗的生存获益。结果显示，高CRCRS患者从化疗中显著获益，而低CRCRS患者未能从化疗中获益。

3. 病理学列线图的预测性能
   结合CRCRS和TNM分期系统的病理学列线图在预测OS方面表现出更高的准确性，其C指数（C-index）显著高于单独使用TNM分期系统。

4. CRCRS的生物学机制
   通过多组学数据分析，研究发现高CRCRS与能量代谢、脂质代谢和蛋白质加工相关通路的激活有关。此外，高CRCRS与APC、SMAD2、EEF1AKMT4、EPG5和TANC1基因的突变显著相关。

5. 预后特征的可视化结果
   Grad-CAM可视化结果显示，未成熟肿瘤间质、紊乱的腺体结构和小簇癌细胞与高死亡风险相关，而炎性细胞浸润与低死亡风险相关。

结论

该研究通过深度学习技术开发了CRCRS，显著提高了结直肠癌患者的预后分层能力。CRCRS不仅能够独立预测患者生存期，还能预测辅助化疗的疗效。结合CRCRS和TNM分期系统的病理学列线图进一步提升了预后预测的准确性。此外，研究揭示了CRCRS的潜在生物学机制，为结直肠癌的个体化治疗提供了新的思路。

研究亮点

1. 创新性方法：研究首次将TransMIL方法应用于结直肠癌的预后预测，减少了对手动标注的依赖。
2. 多组学分析：通过整合病理图像和多组学数据，研究深入探讨了CRCRS的生物学机制。
3. 临床应用价值：CRCRS和病理学列线图为临床医生提供了实用的工具，用于预测患者预后和制定个体化治疗方案。

其他有价值的内容

研究还发现，肿瘤免疫微环境中的CD4+记忆T细胞和单核细胞浸润与患者预后密切相关，这为结直肠癌的免疫治疗提供了新的研究方向。

以上是对该研究的全面介绍，展示了其在结直肠癌预后预测和个体化治疗中的重要意义。