深度学习+空间生物学助力头颈部肿瘤诊断

一种新的方法可以用来预测癌症的发展

　　

头颈癌是世界上十大最常见的癌症之一。头颈部肿瘤约占所有癌症的3%至5%，其中鳞状细胞癌是主要形式。它们发生在口腔、咽和喉等部位。由赫尔辛基大学Sara Wickström领导的一个国际研究小组和德国马克斯普朗克分子生物医学研究所合作开发出一种新技术，可以在单细胞水平上详细分析癌细胞及其周围组织的特性。新方法通过机器学习的方法以单细胞水平分析了数百个生物银行患者样本，能够更全面地评估头颈癌的预后和治疗反应，并为更精确的诊断铺平道路。这项新技术结合了癌细胞行为指标和肿瘤及周围健康组织的结构，为每位患者创造了一种“指纹”，可用于评估预后和对癌症治疗的反应。

虽然头颈癌属于较少见的癌症，但它们占癌症的很大比例。在过去的30年里，头颈部癌症的发病率显著上升。在德国，每年大约有1.8万到2万例头颈部肿瘤新病例。这占所有癌症的3%到5%。头颈部癌症包括发生在口腔、喉咙、喉头、鼻子、鼻窦和唾液腺等部位的各种恶性肿瘤，特别是中咽癌的发病率有所增加，这与人乳头瘤病毒（HPV）感染的增加有关。一个重要的风险因素是烟草和酒精的消费，这大大增加了患这些癌症的风险。人类乳头瘤病毒（HPV）感染在某些癌症（如咽喉癌）中也扮演着越来越重要的角色。头颈癌的五年生存率在40%到70%之间，不同的亚型有不同的预后。

两组患者

该研究最重要的成果是开发了一种新的成像方法，将细胞行为的生物标志物分析与单个细胞形状和整个肿瘤组织结构的形态学分析相结合。这种方法能够识别两个新的、以前未发现的患者组：第一组预后非常好，而第二组预后非常差。这种差异可以用一种特定的癌细胞状态和癌细胞周围组织的组成的特定组合来解释。在第二组中，疾病的侵袭性与癌组织与周围健康结缔组织之间的信号传导有关，这是由表皮生长因子（EGF）介导的。

“这些结果是我们对癌症发展和诊断理解的一个突破。我们首次证明，在所谓的健康组织中，恶性细胞和组织细胞类型的某些组合对癌症的进展具有很强的预后作用。此外，我们已经确定了一个中心信号通路，可以解释这种联合效应，并且可以在药理学上对癌症的进展产生重大影响，”首席研究员Sara Wickström是赫尔辛基大学的一名教授，直到2021年底，她才成为德国科学院马克斯普朗克分子生物医学研究所的一名主任。

该研究的第一作者、赫尔辛基大学研究小组的博士后Karolina Punovuori表示：“此外，我们的方法使我们能够识别预后特别差的患者，他们将从积极的治疗策略中受益。”另一方面，我们也确定了一组预后良好的患者，对他们来说，不那么积极的治疗，比如单独的手术，可能就足够了。“这将有助于维持患者的生活质量。”

开发中的诊断测试

这种新的成像方法为头颈部癌症的精确诊断打开了大门。研究人员目前正在开发一种诊断测试，以更准确地诊断这种类型的癌症。此外，他们还在研究将这种方法用于结肠癌等其他类型癌症的诊断。

Sara Wickström表示：“我们的研究使用了机器学习和空间生物学的最新分析方法。我们分析了数百个患者样本和数百万个细胞，这只有在高性能计算和人工智能的帮助下才能实现。这项研究是癌症诊断新革命的一部分。我们相信这项技术将显著提高癌症诊断和治疗策略的准确性，”“利用抗体染色对癌症生物标志物进行成像已经在临床应用。因此，该方法不会特别昂贵，因为它只需要我们开发的算法和特殊的抗体组合。考虑到癌症治疗的费用，这实际上是能够负担得起的。