构建预测直肠癌新辅助治疗后病理学完全缓解(pCR)的多模态、多参数诊断模型

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    81501621
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    18.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    H2711.影像医学/核医学研究新技术与新方法
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2018-12-31

项目摘要

Following neoadjuvant CRT, 15-40% of tumours have a pathological complete response (pCR), with nomalignant cells demonstrated at histological assessment ofthe surgical resection specimen. A complete pathologicalresponse after CRT has been shown to correlatepositively with outcome, and it has been suggested thatpatients with LARC who have a pCR to CRT could bemanaged non-operatively.However, there is currently no established method topredict patients who will go on to have a pCR at resection.Studies have variablyincorporated clinical examination, ultrasound, computed tomography (CT), MR and molecular biological means to evaluate tumor therapy reponse,while a pCR is currently not accuratelypredicted, nor does thisfindings reliably correlate with pCR.There is still lack of effective, reliable and practicalmethod to predict pCR..The purpose of this study was to establish an accurate diagnostic model to predict whether LARC after CRT can reach pCR. This model should includemulti-level, diversified, multi modal parameters to enhance the reliability of the results, such asclinical examination (including endoscopic), laboratory, imaging indexes, and et al. Then a large prospective randomized studies will be performed to determine the relationship between pCR and the prognosis, in order to guide treatment, make clinical treatment strategy better, improve the prognosis andthe quality life of patients with rectal cancer.
局部进展期直肠癌(LARC)经新辅助治疗(CRT)后,约有15-40%的患者可达到病理完全缓解(pathological complete response,pCR),此类患者预后明显较好,总生存率可达90%,局部复发率接近于0,肿瘤相关死亡率仅6%。越来越多的研究表明此类患者有可能避免根治性切除,代之以非手术、观察或局部切除术。尽管有多种影像学和分子生物学手段预测直肠癌对放化疗的反应,但如何在术前准确的筛查pCR患者,目前仍缺乏有效、可靠且实用的方法。本研究拟建立一个可准确筛选LARC经CRT后能否达到pCR的模型。此模型包括多个影像学指标及参数以提高结果可靠性,后续研究将对筛选出的pCR直肠癌患者进行大样本的前瞻性随机对照研究以最终明确pCR与预后的关系。以期更好的指导治疗、改变治疗策略,最大限度改善直肠癌患者的预后并提高生活质量。

结项摘要

局部进展期直肠癌(LARC)经新辅助治疗(CRT)后,约有15-40%的患者可达到病理完全缓解(pathological complete response,pCR),此类患者预后明显较好,总生存率可达90%,局部复发率接近于0,肿瘤相关死亡率仅6%。越来越多的研究表明此类患者有可能避免根治性切除,代之以非手术、观察或局部切除术。尽管有多种影像学和分子生物学手段预测直肠癌对放化疗的反应,但如何在术前准确的筛查pCR患者,目前仍缺乏有效、可靠且实用的方法。本研究基于新辅助治疗前后的高分辨率T2WI和DWI图像,利用影像组学方法,构建了可准确筛选LARC经CRT后能否达到pCR的模型,该pCR预测模型在训练队列和验证队列中的ROC曲线下面积分别为0.9744(95% CI, 0.9642 to 0.9756)和0.9799 (95% CI, 0.9780 to 0.9840),证明了此MR影像组学模型预测pCR的临床应用潜力和价值。后续准备开战前瞻性多中心临床实验,验证次模型的外推性,以期更好的指导治疗、改变治疗策略,最大限度改善直肠癌患者的预后并提高生活质量。

项目成果

期刊论文数量(3)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
高分辨率MR T2WI联合DWI评价直肠癌新辅助治疗后病理学完全缓解
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    中国介入影像与治疗学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张晓燕;李晓婷;史燕杰;王之龙;刘玉良;朱海滨;孙应实
  • 通讯作者:
    孙应实
Radiomics Analysis for Evaluation of Pathological Complete Response to Neoadjuvant Chemoradiotherapy in Locally Advanced Rectal Cancer
放射组学分析评估局部晚期直肠癌新辅助放化疗的病理完全缓解
  • DOI:
    10.1158/1078-0432.ccr-17-1038
  • 发表时间:
    2017-12-01
  • 期刊:
    CLINICAL CANCER RESEARCH
  • 影响因子:
    11.5
  • 作者:
    Liu, Zhenyu;Zhang, Xiao-Yan;Sun, Ying-Shi
  • 通讯作者:
    Sun, Ying-Shi
MRI of Extramural Venous Invasion in Locally Advanced Rectal Cancer: Relationship to Tumor Recurrence and Overall Survival
局部晚期直肠癌壁外静脉侵犯的 MRI:与肿瘤复发和总生存率的关系
  • DOI:
    10.1148/radiol.2018172889
  • 发表时间:
    2018-12-01
  • 期刊:
    RADIOLOGY
  • 影响因子:
    19.7
  • 作者:
    Zhang, Xiao-Yan;Wang, Shuai;Sun, Ying-Shi
  • 通讯作者:
    Sun, Ying-Shi

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  • 通讯作者:
    张晓燕

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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