（图为论文在线揭橥页面，复旦肿瘤医院供图）

采取前述“智能方案”可以破解三阴性乳腺癌患者的两个诊断“痛点”——活检有创伤、精准诊断流程多。

三阴性乳腺癌是乳腺癌中的一种亚型，因复发风险高、短缺有效治疗靶点，向来有“最毒”乳腺癌之称。
准确鉴别三阴性乳腺癌、明确其分子分型和重点基因突变，对付后续精准施治具有主要代价。

2019年复旦肿瘤医院提出的三阴性乳腺癌“复旦分型”，将三阴性乳腺癌分为了4个不同的亚型，使针对不同亚型的精准治疗成为可能。
而“复旦分型”的鉴别有赖于精准的病理诊断和基因检测报告。

一份三阴性乳腺癌的病理诊断和基因检测报告，常日须要通过穿刺或外科手术获取肿瘤组织，经由一系列处理和检测后方能得到。
能否通过影像资料即可鉴别出三阴性乳腺癌，以免除患者创伤之苦？或能否减少精准诊断的流程和花费，以尽快获知三阴性乳腺癌的精准分型？基于这样的临床思考，肿瘤医院乳腺外科团队联合医院放射诊断科团队、病理科团队，并与高校人工智能技能团队开展互助，借助前辈的数字智能技能，试图破解三阴性乳腺癌精准诊断的这两个难题。

（图为团队成员正在进行数据剖析，复旦肿瘤医院供图）

这次揭橥的研究成果，阐明了影像组学在提示三阴性乳腺癌肿瘤异质性中的主要临床代价，首次创造并证明通过影像组学即可在三阴性乳腺癌术前无创伤、准确预测其“复旦分型”，为后续精准治疗奠定根本。

把稳到，“智能方案”远不止是影像学诊断，研究团队还通过一张病理染色切片，将三阴性乳腺癌精准诊断韶光缩短至数小时。

肿瘤医院邵志敏教授团队、杨文涛教授团队联合南京信息工程大学徐军教授团队，开展了基于数字病理与深度学习预测三阴性乳腺癌分子分型、关键治疗靶点和患者预后的研究，揭示了数字病理联合深度学习在预测三阴性乳腺癌关键生物标志物中的主要代价。
该成果于国家自然科学基金委旗下期刊《根本研究》在线揭橥。

（图为论文在线揭橥页面，复旦肿瘤医院供图）

基于该成果，患者病理活检后，有望仅仅利用一张病理切片，在数小时内便可快速得到“复旦分型”、重点基因突变等与治疗干系的关键信息，为后续精准治疗供应极大的便利。

据悉，前述两项研究是肿瘤医院精准肿瘤中央，联合医院放射诊断科主任顾雅佳教授团队、病理科副主任杨文涛教授团队，并与复旦大学类脑智能科学与技能研究院王鹤研究员团队、南京信息工程大学徐军教授团队“医工携手”，在 “多学科+医工交叉”模式下取得的范例成果。
邵志敏先容，两项研究成果有望在精准肿瘤中央得到临床运用和推广，未来中央还将有更多跨专业、多学科的研究成果孵化，并将进一步向临床运用转化。

任务编辑：姜蕾

来源：中国青年报客户端