基于多序列MRI的卷积神经网络预测胶质瘤MGMT启动子甲基化状态
来源：磁共振成像传媒
弥漫性脑胶质瘤是成人中枢神经系统最常见的原发性恶性肿瘤，具有高发病率和死亡率的特点。随着基因组学研究的深入，发现胶质瘤内部存在许多与肿瘤异质性、临床生物学行为和预后密切相关的分子分型。2016年世界卫生组织中枢神经系统肿瘤分类（the WHO Classification of Tumors of the Central Nervous System, WHO CNS）首次将分子分型纳入到胶质瘤的分类和分型指南，随着2021年 WHO CNS的更新，分子分型为胶质瘤精准诊断提供了更多有价值的线索，强调了结合分子分型与组织学分级的综合诊断和分层报告的重要性，对指导胶质瘤的治疗及评估预后具有重要意义。其中O6-甲基鸟嘌呤-DNA-甲基转移酶（O6-methylguanine-DNA methyltransferase, MGMT）是编码修复DNA的蛋白质的关键分子分型。文献报道，MGMT启动子甲基化状态与胶质瘤患者的生存期以及标准化疗药物替莫唑胺（temozolomide, TMZ）反应密切相关，MGMT启动子甲基化的患者更能从TMZ的治疗中获益。
目前，获得胶质瘤分子分型主要采用侵入性、有创的手术或病理活检的方法，获取有效的组织标本进行相关基因检测，费用昂贵、周期长且技术门槛高。随着医学图像处理方法和人工智能的研究与进步，深度学习方法在疾病的检测、鉴别等方面的研究也在不断深入，广泛应用于肿瘤的诊断与预后评估中。同时也为术前预测胶质瘤的分级和分子分型提供新思路。其中卷积神经网络是典型的深度学习人工神经网络，可以直接从MRI图像中捕获和挖掘人眼观察不到的特征，自动筛选出反映肿瘤异质性的特征，完成对图像的分类及预测任务。基于常规MRI的深度学习方法可以无创、及时并有效地预测MGMT启动子甲基化状态。
宁夏医科大学总医院放射科，海南医学院第一附属医院放射科，宁夏医科大学临床医学院陈志强教授团队此次研究探讨基于多序列MRI的卷积神经网络在预测胶质瘤MGMT甲基化状态方面的价值，旨在为胶质瘤的精准诊断和化疗决策提供重要的辅助价值，帮助实现胶质瘤的个体化精准治疗。
该项目受到宁夏回族自治区重点研发计划项目(2019BEG03033)宁夏自然科学基金(2022AAC03472)教育部春晖项目(Z2012002)的资助。
【陈晓华,张若弟,周云舒,等.基于多序列MRI的卷积神经网络预测胶质瘤MGMT启动子甲基化状态[J].磁共振成像, 2023,14(8):34-39,78.
DOI：10.12015/issn.1674-8034.2023.08.005】
（作者：陈晓华，张若弟，周云舒，刘世莉，王卓，张少茹，陈志强）
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陈志强 教授
陈志强，宁夏医科大学总医院放射科、海南医学院一附院放射科主任医师，宁夏医科大学临床医学院教授、硕士研究生导师，2016年国家公派澳大利亚悉尼大学访问学者。
专业特长：从事影像学诊断，擅长神经头颈系统、骨肌系统和男性生殖系统疾病影像学诊断。
科研方向：1.MR功能成像在神经头颈系统/骨肌系统疾病的应用研究。2.新生儿脑损伤的MRI功能影像研究。3.前列腺MRI影像、临床、病理和泌尿系统肿瘤群体遗传学研究。
学术和社会兼职：中国微循环学会磁共振学组委员，中华医学会放射学分会骨肌专业委员会后备委员，中国民族卫生协会放射学分会委员，中国医学装备协会磁共振成像委员会/中国抗癌协会肿瘤影像专业委员会人工智能学组委员。《中国医学影像技术》《磁共振成像》《中国医药导报》《中华临床医师杂志》《山东大学学报》（医学版）等专业期刊编委或审稿专家。
获得成果、奖项、荣誉等：先后主持教育部春晖项目，省级科技支撑项目、省级自然科学基金、省卫生厅重点项目、市科技攻关等课题15项，参与主持国家科技部重大专项和国家自然科学基金3项。前后五次获省级科技进步二、三等奖，三次获得省级医学科技奖一、二等奖。以第一或通讯作者在SCI和中华、CSCD核心期刊发表论著文章70篇，获得省级优秀论文一、二、三等奖十余项，参编著作2部，带领团队先后在国际顶级会议RSNA和ISMRM大会发言/壁报12篇,先后培养硕士研究生20名。
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