学科移植助力预测肺癌脑转移

（特约记者李岳冰）近日，四川省肿瘤医院副研究员尹刚等的研究论文《基于核磁共振技术预测肺癌脑转移》，获得第59届美国放射肿瘤学学会（ASTRO）年会“基础转化科学文摘奖”。这项研究借鉴认知神经学科的研究方法，搭建出一套判断癌细胞转移的算法模型，可以让医生做出更精准的治疗决策，从而让患者少走弯路，最终减少生理痛苦和经济损失。 　　四川省肿瘤医院郞锦义教授、王培副研究员为论文通讯作者，尹刚为第一作者。尹刚毕业于电子科技大学，并获得生物医学工程专业博士学位，其博士阶段研究方向集中在认知神经学科领域。本次获奖论文的灵感，正是源于他对认知神经学科的深刻认识。 　　尹刚介绍，肺癌患者容易发生脑转移，临床上用于判断是否发生脑转移的指标还很不给力，经常会有低风险患者被过度治疗或者高风险患者被保守治疗的情况。“我们将认知神经学科领域里的一些研究方法，移植到了癌细胞脑转移的判断上。”尹刚说，两年多时间里，他们观察了这100多位癌症患者的动态信息，从严重到好转、从普通到恶化、甚至直至死亡的全过程，从而判断出哪些患者有更大的概率发生脑转移。随后又对这100多个样本产生的数据进行研究和整理，并建立起一套算法模型。 　　“现在只能说初步完成了研究，距离最终成型并运用到临床，还需要继续完善。”尹刚说，100多个样本远远不够，他们还需要找更多的样本，来“训练”这个模型，“就像谷歌训练下围棋的机器人一样，我们的模型也需要大量训练，属于医疗领域的人工智能。” 　　ASTRO成立于1958年，是放射肿瘤领域内影响力最广的学术组织。此次是ASTRO将放射物理领域的奖项首次授予中国大陆科研机构的研究人员。