近日，有國(guó)際腫瘤學(xué)“奧斯卡盛典”之譽(yù)的美國(guó)臨床腫瘤學(xué)會(huì)（American Society of Clinical Oncology, ASCO）第60屆會(huì)議在美國(guó)芝加哥舉行。我校信息學(xué)院教師李琛團(tuán)隊(duì)的研究成果“Annotations-free survival prediction with WSIs using graph convolutional neural networks”被該會(huì)議錄用，并同時(shí)以摘要形式被臨床腫瘤學(xué)領(lǐng)域TOP期刊Journal of Clinical Oncology （中科院Q1區(qū)，IF=42.1）收錄。李琛副教授是唯一通訊作者，其指導(dǎo)的研究生孔倩倩為第一作者。

ASCO年會(huì)是全球規(guī)模最大、學(xué)術(shù)水平最高、最具權(quán)威的腫瘤學(xué)會(huì)議，一年一度的ASCO年會(huì)展示癌癥領(lǐng)域最前沿的研究成果，討論國(guó)際前沿的診療理念，代表著全球腫瘤研究領(lǐng)域的最高水平。

李琛副教授長(zhǎng)期從事機(jī)器視覺(jué)、人工智能領(lǐng)域相關(guān)的研究工作。此次發(fā)表的成果，圍繞腫瘤診療領(lǐng)域被廣泛關(guān)注的患者生存狀態(tài)預(yù)測(cè)問(wèn)題，針對(duì)基于WSIs的生存預(yù)測(cè)涉及局部水平的腫瘤微環(huán)境相互作用、全局水平的腫瘤相關(guān)組織相互作用、患者水平的異質(zhì)腫瘤相互作用，以及WSIs 本身存在數(shù)據(jù)量過(guò)大，缺少標(biāo)注等挑戰(zhàn)，充分發(fā)揮團(tuán)隊(duì)在機(jī)器視覺(jué)和人工智能領(lǐng)域的積累，提出了一種基于組織學(xué)特征的上下文感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，在避免了繁復(fù)的腫瘤微環(huán)境標(biāo)注的同時(shí)，引入額外且關(guān)鍵的腫瘤微環(huán)境相互作用信息，使得組織病理學(xué)特征最大限度地被用于腫瘤患者的預(yù)后預(yù)測(cè)，成為有力的輔助決策支持，有助于醫(yī)生根據(jù)準(zhǔn)確的預(yù)后狀態(tài)，制定更為精準(zhǔn)的個(gè)體診療方案，從而提高患者治療和生存質(zhì)量。

據(jù)悉，這是我校研究團(tuán)隊(duì)首次在ASCO年會(huì)和TOP刊JCO上發(fā)表學(xué)術(shù)觀點(diǎn)，在國(guó)際頂尖腫瘤學(xué)舞臺(tái)上彰顯了我校在“醫(yī)工融合”、“智能+”領(lǐng)域的創(chuàng)新力量。此次研究成果的產(chǎn)出，離不開(kāi)學(xué)校對(duì)跨學(xué)科交流和醫(yī)工融合實(shí)踐的重視與推動(dòng)，進(jìn)一步激發(fā)了學(xué)校師生的創(chuàng)新精神和研究熱情，助力學(xué)校應(yīng)用型大學(xué)樣板建設(shè)再上新臺(tái)階。

成果相關(guān)鏈接：https://ascopubs.org/doi/10.1200/JCO.2024.42.16_suppl.e16501

編輯：左芳舟