在光影之间与生命同行|兰州大学第二医院周俊林教授团队能谱CT应用价值的探索之路

时间:2022-06-24 15:08来源:兰大二院 作者:党委宣传部

试想一下,作为一名医务工作者,如果现代医学领域中的你突然穿越回了古代,一定会因为丢失了一双影像“透视眼”而倍增苦恼。

从1895年德国物理学家伦琴发现X线,1972年英国科学家Hounsfield 博士利用 X 射线成像原理研制成功横断面成像 CT并用于临床以来,CT 技术已经历了数次飞跃式发展。2008年,一种能根据人体组织对不同能量的X线吸收不同、得到比常规CT检查更多的信息的CT在北美放射学年会上首次亮相。

潜心研究近10年,兰州大学第二医院放射影像科主任周俊林教授团队完成的“能谱CT的临床应用及技术创新”项目,借能谱CT这一新兴的多参数CT功能成像技术,旨在解决临床手术科室、肿瘤科、放疗科等的临床重大需求及瓶颈问题,特别是肿瘤的精准诊断、准确评估、预测预后及疗效评估等,荣获2021年度甘肃省科技进步奖一等奖,为我国医疗健康事业发展贡献出了甘肃力量。

解决临床重大需求及瓶颈问题

CT工作原理及能谱CT工作流程介绍

“大夫,我这个病是什么情况?是良性还是恶性的啊?“

“大夫,我这个病跑了好几个医院了,每次诊断结果都不一样,这是怎么回事呢?“

“大夫,请问我经过治疗后还会再复发吗,我还能活多久啊?”

这些经常由患者向临床医师提出的棘手问题,同样发生在放射医生的会诊阅片中。如何对肿瘤进行精准的鉴别诊断、预后及疗效评估一直是临床急需解决的瓶颈问题。

“很长时间以来,人们对CT的认识大多局限于它在形态学显示的方面,然而黑白影像当中,其实蕴含了大量的微小细节及动态变化。影像科医生在这纷繁复杂的黑白之间找寻蛛丝马迹无疑是较为困难的,而能谱CT的出现,正好为影像世界增添了一抹更深层次的亮彩,就好比获得了能望见更多风景的望远镜。”2013年,周俊林团队怀抱着这样的理念,开始对能谱CT的应用进行探索与研究。

能谱CT不同于传统CT成像的显著特征在于其实现了多参数成像,能够获得准确的单能量CT值、能谱曲线、有效原子序数和基物质浓度,具有高空间分辨率、高时间分辨率,以及独特的能量分辨率及理化性质的分辨率,可实现对组织微细结构和功能状态的量化检测,从而让医生获得更加准确、全面的诊断。

近十年时间内,团队对肿瘤“异病同影”、“同病异影”的鉴别诊断以及分期分级分型等领域开展研究,涵盖肺肿瘤、纵隔肿瘤、肝肿瘤、胰腺肿瘤、肾肿瘤、消化道肿瘤等几乎全身体部肿瘤,构建起体部肿瘤影像-临床-病理大数据库,通过对体部肿瘤能谱CT单能量成像、能谱曲线分析、基物质含量等参数量化检测与病理结果对照,揭示肿瘤能谱CT物质定量各参数指标动态变化规律与其分子病理学的相关性,建立能够最佳显示病灶的能谱单能量模型,深层次分析肿瘤的生物学行为以及物质代谢的变化机制,在此基础上进行精准影像诊断、鉴别诊断及分期与分级分型。

已有研究表明,肿瘤的预后主要与肿瘤的生物学行为相关,包括其新生血管生成、细胞增殖以及肿瘤的侵袭性生长。肿瘤的血管生成和细胞增殖是肿瘤治疗的重要靶点,也是评估肿瘤治疗效果的重要手段。在放射治疗方面,照射敏感性的评估是临床实践中的瓶颈,而对于肿瘤的抗血管生成治疗药物效果的动态观察同样也较为困难。

那么,用静态的影像也可以分析疾病的动态发展吗?

周俊林带领团队成员对能谱CT图像进行分析

围绕以上问题 确定研究思路,周俊林团队决定以脑胶质瘤为代表,构建大鼠C6脑胶质瘤模型,开展系列动物实验,探讨基于能谱CT 能量成像及其衍生出的多参数成像评价肿瘤生长的微观变化,以及不同治疗干预措施过程中的肿瘤及微环境的变化机制,评估脑胶质瘤血管生成、放疗反应及抗血管生成疗效的可行性。

研究结果证明能谱CT可以反应肿瘤发生发展过程中以及不同治疗措施干预后的微观变化,实现了胶质瘤瘤细胞增殖活性及血管生成的多参数模型的预临床验证,为临床研究奠定理论基础。

能谱CT无创预测基因表达并与人工智能融合建模

基于基因水平的分子靶向治疗为核心内容的精准化医疗逐渐成为预防和治疗多种癌肿的研究热点。比如,对于肺癌患者,表皮生长因子受体(EGFR)突变阳性的患者接受酪氨酸激酶抑制剂(TKI) 治疗比接受标准铂类治疗可以明显提高其无进展生存期, 国内外众多肺癌诊疗指南均推荐所有病理诊断为腺癌,或者含有腺癌成分的非小细胞肺癌(NSCLC) ,应常规进行EGFR突变状态的检测。但是有时在治疗开始前,由于活检样本过小、不易取材、患者不配合、费用昂贵或样品检测不当等原因,实际能够对EGFR突变状态进行分析的成功率很低。因此,能否在治疗前利用能谱CT非侵入性地预测EGFR突变状态则是周俊林团队又一大挑战性目标。

能谱CT扫描获取图像数据信息

团队分析了肺腺癌的能谱CT定量参数与肺腺癌患者EGFR突变状态之间的相关性,发现EGFR突变组和EGFR野生型组的CT能谱各项定量参数在动脉期(AP)和静脉期(VP)差异显著,联合各项定量参数区分EGFR 突变状态的AUC 大于0.75。并进一步在直肠癌患者KRAS突变状态中也获得较好结果,为实现能谱CT术前无创性预测肿瘤基因表达提供了证据,为基因检测提供新方法,助力临床医生制定靶向治疗方案。

近年来,“人工智能+医学影像”是医学领域的另一大热点。突破基于形态学及半定量分析的传统影像医学模式,融合数字影像信息、统计学、机器学习等方法,采用高通量特征提取算法,将医学影像的可视化影像信息转化为深层次的特征来进行量化研究,捕获肿瘤内在的异质性,并与潜在的基因表达类型相关联,提供多样的影像生物学标志物。

能谱CT多参数成像显示组织深层次特征

在此方面,周俊林团队尝试将人工智能技术与CT大数据相结合,针对胃肠道肿瘤及肺癌研究领域具有挑战性的临床问题开展研究,改善影像辅助临床评估预后及基因表达的效果。研究显示,人工智能技术的应用较目前预后评价体系,可提供给更精准的预后预测概率,指导个性化的临床治疗方案,在术前预测肿瘤基因表达方面具有无创性优势,可指导靶向治疗,避免不必要的治疗,减轻患者医疗负担,最终实现能谱CT的技术优化与升级,拓展临床应用价值。

经过近十年攻关,团队基于能谱CT进行动物实验、临床研究(包括肿瘤的精准诊断、分型分级分期以及基因表达、脑血管病、新冠肺炎、骨生物力学及骨密度测量),结合人工智能技术深入探索,不断进行技术创新,拓展临床应用场景,为临床精准治疗提供更丰富的影像学信息,对于优化治疗方案、改善预后具有重要价值。

研究成果多次被北美放射大会(RSNA)录用并交流

团队发表SCI及CSCD 论文88 篇,其中SCI 22篇,主编出版专著2部;培养了30 余名硕博士研究生及青年科研骨干。研究成果多次在国内外顶级学术会议上进行交流,有20余人在北美放射大会发言,将其介绍给国际同行并进行推广,并实现能谱CT 检查常态化,扫描技术标准化,报告书写规范化,在包括中南大学湘雅医院等省内外多家三甲医院得到了良好的应用,取得了良好的社会效益。本项目执行期间,学科平台也得到了极大发展,获批甘肃省医学影像重点实验室、甘肃省国际科技合作基地,医学影像学科被评为甘肃省省级医疗卫生甲等重点学科。

周俊林团队

“充分认识与理解工作的特殊与优势之处,就像迈入初始的路口,拿着望远镜眺望远方的同时也拥有了一份前进的动力与热爱。未来,我们将继续聚焦临床各类问题,在现有研究的基础上进一部深入和拓展,希望发掘更多医学影像的价值,为临床工作加大辅助作用。”周俊林说。



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