【CMT&CHTV 文献精粹】

        导语：肺癌的治疗策略正经历着由传统向精准医疗的转型。2023年5月，《Seminars in Cancer Biology》杂志发表的一篇文章《放射组学与人工智能在肺癌精准医疗治疗中的应用》，为我们揭示了放射组学和人工智能如何联手革新肺癌的诊断和治疗。本文将深入探讨这一新兴技术如何通过分析医学影像中蕴含的肿瘤生物学信息，为肺癌患者提供更为个性化和精准的治疗方案，预示着肺癌治疗新纪元的到来。

        在肿瘤治疗领域，肺癌一直是最难攻克的堡垒之一。由于肺癌的病理类型多样，且肿瘤生物学行为复杂，传统的治疗手段往往难以达到预期效果。随着精准医疗的兴起，医学界开始寻求更为个性化、高效的治疗策略。在此背景下，放射组学和人工智能的联合应用，为肺癌的精准治疗提供了新的可能性。

        2023年5月，Elsevier旗下Seminars in Cancer Biology杂志发表了一篇题为《Radiomics and artificial intelligence for precision medicine in lung cancer treatment》(《放射组学与人工智能在肺癌精准医疗治疗中的应用》)的文章，深入探讨了这一新兴领域的研究进展和应用前景。

        文章指出，放射组学能够从医学影像中提取大量的特征信息，这些信息蕴含肿瘤的生物学特性和治疗反应的线索。通过对这些特征的深入分析，研究者可以构建出预测模型，从而在不进行侵入性检查的情况下，对肺癌的类型、分子特征、治疗反应和临床预后进行预测。这种方法不仅突破了传统组织活检的局限性，还能够提供更为全面和动态的肿瘤信息。

        在放射组学特征的分类和应用方面，文章详细介绍了形状、强度和纹理等特征的提取和意义。例如，肿瘤的形状特征可以揭示其生长特性和侵袭性，而纹理特征则能够反映肿瘤内部的结构异质性。这些特征的量化分析，为理解肿瘤的复杂性和异质性提供了新的视角。文章进一步讨论了如何利用机器深度学习算法，处理这些高维度的放射组学数据，并建立预测模型。这些模型在预测肺癌的组织学类型、分子标志物以及治疗反应方面展现出了良好的性能。

        文章中提到的关键研究和数据，为临床诊疗提供了重要的参考。例如，一项研究利用放射组学模型预测了NSCLC患者对PD-L1抑制剂的反应，其预测准确率(AUROC)达到了0.76。另一项研究发现，放射组学特征能够预测肺癌患者的生存期，AUROC值达到了0.78。这些结果表明，放射组学模型不仅能弥补传统活检无法提供的信息，还能够在治疗前为患者提供个性化的风险评估和治疗建议。

        尽管放射组学和人工智能在肺癌治疗中的应用展现出巨大潜力，但文章也指出了当前研究面临的挑战。包括需要更多的前瞻性研究来验证模型的临床应用价值，以及如何确保放射组学的标准化和可重复性等问题。此外，如何整合放射组学数据与临床、病理和基因组数据，以及如何处理和解释大量的放射组学数据，也是未来研究需要解决的关键问题。

        总之，放射组学和人工智能的结合应用，为肺癌的精准治疗开辟了新的道路。通过深入分析肿瘤的影像特征，我们可以更好地理解肿瘤的生物学特性，预测治疗效果，并为患者提供更为个性化的治疗方案。未来的研究应当在这些方面进行更深入的探索，以便更好地利用这些技术，提高肺癌治疗的精准度和成功率。

        编辑：且行

        二审：清扬

        三审：碧泉

        排版：半夏