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《柳叶刀-数字医疗》（The Lancet Digital Health）近日发表中山大学林天歆教授团队的一项研究，旨在开发一个泛癌种通用的淋巴转移病理人工智能诊断系统，该系统可在跨癌种、跨中心、跨设备环境下灵敏检测肿瘤淋巴微转移，促进肿瘤病理N分期精准诊断，避免因微小转移灶漏诊而导致的分期低估与治疗延误。识别图中二维码或点击文末阅读原文，查阅原文。

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背景


准确检测淋巴结转移对于精确的肿瘤分期和治疗规划至关重要。传统的病理学检查容易遗漏淋巴结微小转移病灶，从而导致诊断不足和不良的临床预后。本研究旨在开发一种泛癌种人工智能诊断模型（PanCAM），适用于检测不同肿瘤类型的淋巴转移。


方法


这项多中心诊断研究纳入了来自中国 17 家医院接受肿瘤根治术和淋巴结清扫术的患者，涵盖9 种常见肿瘤和 24 种罕见肿瘤[1]。本研究收集手术清扫淋巴结的组织病理切片并扫描为全切片数字病理图像（WSI），另外从公开的 CAMELYON16 数据集中获取了WSI用于国际验证。PanCAM 是基于监督学习和增量学习策略开发的。PanCAM在中山大学孙逸仙纪念医院（广州，中国）的9种常见癌种的WSI上进行训练与内部验证，并使用来自中国15家外部医院和荷兰CAMELYON16数据集的WSI（涵盖常见癌种和罕见癌种）对其泛化能力进行了回顾性验证。在中国 9 家医院开展的一项多中心研究（NCT06517979）进一步对PanCAM在真实世界中的应用价值进行了前瞻性验证。主要结局指标是PanCAM检测淋巴结转移的诊断敏感性。在次要指标分析中，我们比较了 PanCAM 与病理学家的诊断效能。
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图1 研究工作流
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图2 PanCAM开发

结果


在2013年1月1日至2024年11月30日之间，共纳入了来自中国17家医院的9256名患者（4735名男性[51.2%]；4521名女性[48.8%]；中位年龄60岁[四分位距50-69]；3486名患者[37.7%]有淋巴转移）。该数据集包括训练集1303名患者，内部验证集558名患者，外部验证集6006名患者，以及前瞻性验证集1389 名患者，共计69502张WSI、153985枚淋巴结。CAMELYON16数据集包含399 张WSI。在回顾性验证中，PanCAM检测淋巴转移的诊断敏感性在16家医院验证集中介于 0.97（95% CI 0.92-0.99）至 1.00（0.98-1.00）之间，在CAMELYON16数据集上保持为0.96（0.92-0.99）。在前瞻性验证中，PanCAM的诊断敏感性在9家医院验证集中介于0.93（0.78-0.99）至1.00（0.98-1.00）之间。尽管只使用常见癌种的WSI进行训练，PanCAM在回顾性和前瞻性验证中对罕见癌种的诊断敏感性也达到了0.98（0.95-1.00）。在患者级别诊断层面，PanCAM在回顾性研究中检测出了被病理医生遗漏的120例淋巴转移患者（4.0%, 120/2974），在前瞻性研究中检测出了21例（4.1%, 21/512）。


解释


PanCAM为不同肿瘤的病理淋巴转移检测提供了一种通用解决方案。该系统具有高敏感性和稳健的泛化性能，能够协助病理医生诊断淋巴结转移，提高诊断准确性，避免因漏诊而导致的分期低估与治疗延误，最终改善患者预后。END


团队介绍

中山大学林天歆教授为通讯作者，中山大学孙逸仙纪念医院吴少旭、洪桂斌、王赟、曾弘、赛维森(广州)医疗科技服务有限公司林真、南方医科大学珠江医院杨洁、中山大学附属第三医院陈健宁、中山大学附属第五医院陈红涛为共同第一作者。


Funding

National Natural Science Foundation of China, National Science and Technology Major Project, Science and Technology Projects in Guangzhou, Guangdong Provincial Clinical Research Centre for Urological Diseases, and Science and Technology Planning Project of Guangdong Province.


Declaration of interests

All authors declare no competing interests.


Reference

[1] 本文提到的9种常见癌种：乳腺癌、肺癌、结直肠癌、前列腺癌、胃癌、宫颈癌、甲状腺癌、膀胱癌和食管癌。24种罕见癌：皮肤癌、口腔癌、舌癌、下颌下腺癌、腮腺癌、扁桃体癌、下咽癌、肝癌、胆囊癌、胆管癌、壶腹癌、胰腺癌、小肠癌、阑尾癌、肾癌、肾盂癌、输尿管癌、尿道癌、睾丸癌、阴茎癌、输卵管癌、卵巢癌、子宫内膜癌、外阴癌。


中文翻译仅供参考，一切以英文原文为准。

https://doi.org/10.1016/j.landig.2025.100961

题图GettyImages 


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