基于影像组学的脑胶质瘤内基因异质性可视化及定量化研究

Central nervous system malignant gliomas have obvious spatial and temporal gene heterogeneity within the tumor, which is the main reason for the difference in patients’ prognosis, the uneven effect of radiotherapy and chemotherapy, and the unsustainable efficacy of targeted therapy. At present, the understanding of the glioma heterogeneity is limited to the multi-sampling and sequencing of tumor samples. There is no technology that can show the genetic heterogeneity of gliomas noninvasively. It is a technical difficulty in the precise diagnosis and treatment of gliomas. In recent years, radiomics has made great progress in the field of noninvasive gene diagnosis of glioma. Its specificity and accuracy are close to the conventional pathological and genetic detection methods, which make it possible to visualize and quantify the spatiotemporal genetic heterogeneity in glioma. This project intends to provide visualization and quantification scheme for genetic heterogeneity by exploring the two key scientific problems including: the accurate and noninvasive gene prediction based on regional image blocks, the reliability and stability of radiomics heterogeneity model. This project aims at achieving better radiomics phenotypes estimation than the one based on single molecular typing, more accurate determining patient prognosis and chemoradiotherapy sensitivity; and establishing individualized tumor gene maps and quantitative parameters. It is expected to achieve surgical resection and targeted therapy under radiomics navigation, further improve the patient's therapeutic effect and improve survival prognosis.

中枢神经系统恶性胶质瘤存在明显的肿瘤内基因时空异质性，这是导致患者预后差异大、放化疗效果不均一、靶向治疗疗效不持久的主要原因。目前，对于脑胶质瘤异质性的了解局限于对肿瘤样本的多点采样后测序，尚没有一种技术能够无创显示胶质瘤内基因异质性，是胶质瘤精准诊疗的技术难点。近年来，影像组学技术在脑胶质瘤无损基因诊断领域取得巨大进展，其特异性和准确性均接近常规病理和基因检测方法，这也使胶质瘤内基因时空异质性的可视化和定量化成为可能。本项目拟通过深入研究基于区域影像数据块的胶质瘤基因无损精准预测、影像组学异质性模型的可靠性和稳定性两个关键科学问题，为脑胶质瘤内部基因异质性的可视化和定量化提供有效解决方案，实现优于目前基于整体肿瘤的影像组学分型，更为准确地判断患者的预后及放化疗敏感性；同时建立个体化肿瘤基因图谱和量化参数，有望实现影像组学导航下的手术切除和靶向治疗，进一步提高患者的治疗效果，改善生存预后。

中枢神经系统恶性胶质瘤存在明显的肿瘤内基因时空异质性，这是导致患者预后差异大、放化疗效果不均一、靶向治疗疗效不持久的主要原因。目前，对于脑胶质瘤异质性的了解局限于对肿瘤样本的多点采样后测序，尚没有一种技术能够无创显示胶质瘤内基因异质性，是胶质瘤精准诊疗的技术难点。.本项目通过深入研究基于区域影像数据块的胶质瘤基因无损精准预测、影像组学异质性模型的可靠性和稳定性两个关键科学问题，为脑胶质瘤内部基因异质性的可视化和定量化提供有效解决方案，实现优于目前基于整体肿瘤的影像组学分型，更为准确地判断患者的预后及放化疗敏感性；同时建立个体化肿瘤基因图谱和量化参数，为实现影像组学导航下的手术切除和靶向治疗奠定了基础。.项目在影像组学建模、多中心临床应用、多基因诊断体系建立三个方面取得了代表性研究成果。针对脑胶质瘤磁共振影像的数据不规范性，提出了影像规范化系统，此系统可以将多中心磁共振影像重建为一个有着完整模态、一致的灰度分布以及统一的层间距的数据库。在多中心的数据的验证结果表明，规范化可使胶质瘤分割的Dice系数提高9%（P<.001），病理分级的AUC提高32%（P<.001），IDH1状态预测提高25%（P<.001）。针对影像数据量不充足情况下的建模问题，提出了迁移学习影像组学建模方案，并结合传统机器学习中的模拟退火算法解决模型训练中的超参数空间寻优问题，使得诊断模型在多中心验证中取得鲁棒性很高的诊断效果。.发表受本项目资助标注论文9篇，研究成果除受到国内外同行积极引用及正面评价外，还获得了一系列国内外科技奖项：胶质瘤影像组学建模论文获得欧洲放射高被引论文奖；基于深度影像数据挖掘的脑胶质瘤精准诊断系统获2021年中国生物医学工程竞赛一等奖；已授权发明专利7项，脑胶质瘤无创基因诊断软件体系已进入临床转化，第一期转化金额100万元。