上海
撰文丨王聪
编辑丨王多鱼
排版丨水成文
自然杀伤/T细胞淋巴瘤（NKTCL）是一种独特的非霍奇金淋巴瘤亚型，最常累及上呼吸消化道（鼻咽部），因此发病隐匿。鼻咽癌（NPC）和NKTCL在东亚地区的发病率明显较高，是发生于鼻咽部的前两名的恶性肿瘤。NKTCL早期临床表现与鼻咽癌相似，但预后及治疗方案不同。EB病毒（EBV）感染的检测对鉴别区分这两种癌症没有帮助，因为自然杀伤/T细胞淋巴瘤和鼻咽癌均与EBV感染相关。鼻咽恶性肿瘤的及时准确诊断有助于早期干预，改善预后。
人工智能（AI）能够自动识别和分析像素级的特征，并在各种医疗场景中越来越多地用于辅助临床决策。深度学习方法已证明有助于提高影像诊断的准确性和效率，包括但不限于放射学、内窥镜和病理图像。人工智能还被用于预测淋巴瘤患者的预后，但目前还没有基于磁共振成像（MRI）和AI算法的NKTCL诊断或预后模型的研究。
2024年5月1日，中山大学肿瘤防治中心蔡清清、李超峰、谢传淼，及首都医科大学附属北京同仁医院王亮等在Cell子刊Cell Reports Medicine上发表了题为：Artificial intelligence for diagnosis and prognosis prediction of natural killer/T cell lymphoma using magnetic resonance imaging 的研究论文，
该研究开发了人工智能诊断系统和人工智能预后系统，使用鼻咽磁共振成像（MRI）来提高自然杀伤/T细胞淋巴瘤（NKTCL）的诊断和预后预测的准确性。该研究表明，人工智能系统有潜力辅助医疗决策，优化NKTCL的治疗方案。
准确的诊断和预后预测有助于早期干预和改善自然杀伤/T细胞淋巴瘤（NKTCL）的医疗护理。
在这项研究中，研究团队构建了一个两步式的人工智能诊断系统，利用来自中国9家医院的磁共振成像（MRI）数据来检测鼻咽恶性病变，并区分自然杀伤/T细胞淋巴瘤（NKTCL）与鼻咽癌（NPC）。此外，该研究还开发了一个人工智能预后系统，用于预测NKTCL患者的无进展生存期（PFS）。
在独立验证数据集中，该人工智能诊断系统在检测恶性鼻咽病变和区分自然杀伤/T细胞淋巴瘤（NKTCL）与鼻咽癌（NPC），实现了0.905至0.960的曲线下面积（AUC）。与人类放射科医生相比，诊断系统显示出比住院放射科医生更高的准确性，与高级放射科医生相当。人工智能预后系统在预测自然杀伤/T细胞淋巴瘤（NKTCL）的生存结局方面表现出色，并且优于几个临床模型。对于早期NKTCL患者，只有高风险组从早期放疗中获益，而低风险组的无进展生存率在早期和晚期放疗之间没有差异。
总的来说，基于人工智能的系统在协助准确诊断和预后预测方面显示出潜力，并可能有助于自然杀伤/T细胞淋巴瘤（NKTCL）的治疗优化。
论文链接：
https://www.cell.com/cell-reports-medicine/fulltext/S2666-3791(24)00243-X
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