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【英文文献】通过人工智能挖掘全肺信息预测肺癌EGFR基因型和靶向治疗反应:一项多队列研究

【英文文献】通过人工智能挖掘全肺信息预测肺癌EGFR基因型和靶向治疗反应:一项多队列研究

表皮生长因子受体(EGFR)基因型对于肺癌的治疗决策至关重要,但它可能会受到肿瘤异质性和基因测序过程中侵入性活检的影响。重要的是,并非所有EGFR突变患者使用EGFR酪氨酸激酶抑制剂(TKI)后预后良好,这表明有必要对EGFR突变基因型进行分层。在这项研究中,我们提出了一种全自动人工智能系统(FAIS),该系统从CT图像中挖掘全肺信息,以预测EGFR基因型和EGFR-TKI治疗的预后。我们纳入了来自中国和美国9个队列的18232名肺癌患者,他们进行了CT成像和EGFR基因测序,其中包括亚洲人群的前瞻性队列(n=891)和白人人群的癌症影像档案队列。这些队列被分为厚CT组和薄CT组。研究表明FAIS提供了一种非侵入性方法来检测EGFR基因型并识别具有EGFR突变且具有高TKI耐药风险的患者。FAIS优于基于肿瘤的深度学习方法的优越性能表明,基因型和预后信息可以从整个肺部获得,而不仅仅是肿瘤组织。

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