面向肿瘤精准诊疗的影像基因组学方法研究

Cancer is one of the leading health problems in the world. The precision medicine of cancer attracted a lot of research attentions in past years. Numerous research studies have demonstrated that cancer is of high time-evolving inter- and intra-tumor heterogeneity which poses a major barrier and challenge for its diagnosis and treatment in clinical practice. This grant application is proposed to investigate radiogenomic methods for precision medicine of cancer (breast cancer as an example in this study) with a focus on the heterogeneity analysis of tumors. Based on integrative analysis of multimodal (parametric) imaging and molecular data which reflect different functional characteristics of tumor, a comprehensive study will be conducted including the characterization of tumor heterogeneity in imaging and molecular expression, the association analyses of tumor and sub-regions/components between imaging phenotype and gene expression, molecular subtype, treatment response and prognosis, and the development of information model for precision diagnosis and treatment of cancer. The objective of this research is to explore an innovative informatics approach to precision medicine of cancer. This study will also be of great significance for introducing new insights into cancer mechanisms.

恶性肿瘤已成为危害人类健康的重大疾病，它的精准化诊疗既是国际上研究的热点也是难点问题。大量研究表明影响肿瘤诊疗精准性的主要障碍和挑战是由于恶性肿瘤具有高度的异质性，这一异质性不仅仅体现在不同肿瘤之间，更多地表现在同一肿瘤内部，而且还随时间演化。本项目以提升肿瘤（乳腺癌为例）精准诊疗水平为目标，围绕肿瘤异质性这一关键核心问题，开展影像基因组学方法研究。通过对反映肿瘤不同功能特性的多模态（参数）影像和分子信息的分析，研究肿瘤异质性的影像学和基因表达解析方法，揭示异质性肿瘤整体及不同功能特性区域/分量影像表型与基因表达、分子分型、以及治疗疗效和预后间的关系，建立精准化的肿瘤诊疗信息模型，从信息学的角度为肿瘤精准诊疗探索新思路和新方法，为临床上实现肿瘤的精准诊断与治疗提供技术支撑。同时本项目研究工作对肿瘤生物学机制研究也具有良好的科学意义。

肿瘤精准诊疗是近年来国际上的一个热点研究领域，已经有很多相关工作通过基因组学方法研究肿瘤分子机制、建立个体化的诊疗方案。由于肿瘤的异质性问题，给现行的生物医学方法实现肿瘤精准诊疗带来很大的挑战和临床应用上的局限性。我们面向肿瘤精准诊疗，围绕肿瘤异质性这一关键核心问题，系统地开展了影像基因组学方法研究。本项目组综合利用多模态（参数）的影像学数据和临床分子信息，系统性研究肿瘤异质性的影像学和分子信息解析方法，揭示肿瘤不同特性组织在影像表型与基因表达、分子分型、治疗疗效和预后之间的关联关系，以此为基础，建立肿瘤精准诊疗模型，并利用多中心、多实验数据进行模型和方法的比较与评估，为肿瘤精准诊疗提供方法指导和技术支撑。本项目的主要研究结果为：首先通过多参数影像信息，发展机器学习和深度学习方法，系统地开展肿瘤异质性的影像学和分子表达解析，将混杂的肿瘤信号表达为若干不同组织或者生物特性的组合。其次，我们在肿瘤异质性的分子表达和影像学解析的基础上，发展多尺度的影像基因组学方法，建立肿瘤影像学表型和分子特性之间的关联关系，获得生物可解释的影像基因组学标签。再次，我们利用肿瘤多参数影像、分子病理数据，系统地开展肿瘤的风险、检测、诊断、治疗、预后研究，建立肿瘤精准诊疗模型。在本项目的支持下，通过上述相关研究工作的开展，共发表学术论文67篇，其中SCI论文54篇（Top期刊14篇）、EI会议论文6篇、国内一级期刊论文7篇，授权国家发明专利2项，申请国家发明专利19项（已公开）。申请人面向临床需求，积极进行项目成果的转化和临床应用研究，把理论模型、技术方法应用到临床诊疗中，包括肿瘤早期检测、分子分型、治疗疗效、生存时间等。本项目的研究成果揭示肿瘤表型的多尺度异质性的生物学机制，具有较好的科学意义和较好的临床应用价值。