[發明專利]一種基于核分數和組織病理全玻片圖像的三陰性乳腺癌腫瘤突變負荷預測方法及系統

在審

• 申請號: 202111333910.8
• 申請日: 2021-11-11
• 公開（公告）號: CN114171119A
• 公開（公告）日: 2022-03-11
• 發明（設計）人: 劉娟;陳玉琦;馮晶
• 申請（專利權）人: 武漢大學
• 主分類號: G16B20/50
• 分類號: G16B20/50;G16B40/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;A61B5/00
• 代理公司: 武漢科皓知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 42222
• 代理人: 羅飛

本發明提供了一種基于核分數和組織病理全玻片圖像的三陰性乳腺癌腫瘤突變負荷預測方法及系統，其中的方法首先篩選三陰性乳腺癌組織病理全玻片；然后根據每個三陰性乳腺癌患者的基因突變情況，計算每個患者的腫瘤突變負荷值，并根據設定的閾值劃分為腫瘤突變負荷高和低兩組；接著將三陰性乳腺癌組織病理全玻片圖像切分為設定大小的patch；再根據核分數函數篩選出一定數量高核分數的patch；然后搭建CNN分類模型，并隨機初始化CNN模型的參數；最后將篩選出來的patch放入搭建的CNN模型中訓練，實現用三陰性乳腺癌組織病理全玻片圖像自動預測腫瘤突變負荷高或低的結果。本發明大大提高腫瘤突變負荷的檢測速度和準確些，有助于免疫治療的推進。

技術領域

本發明涉及機器學習與醫學交叉領域，尤其涉及一種基于核分數和組織病理全玻片圖像的三陰性乳腺癌腫瘤突變負荷預測方法及系統，屬于機器學習神經網絡模型在醫療診斷中的應用。

背景技術

隨著醫學技術的發展，許多乳腺癌亞型已經找到了有效的治療方法。然而，對于TNBC患者仍然缺乏有效的治療。由于缺乏ER、PR、HER2的表達，他們不能從內分泌治療和抗HER2靶向療法中獲益，其侵襲性強，極易發生遠處轉移以及局部位置的復發，因此，TNBC患者在標準治療后復發率較高且預后較差。傳統的手術治療、化療、放療以及靶向藥物治療等雖然有一定效果，但遠遠不能滿足治療需求。近年來，腫瘤免疫療法用于晚期癌癥可達到“臨床治愈”效果，成為癌癥研究關注的重點領域，其在許多癌癥中已顯示出了非常有效的治療效果。 2018年10月，美國免疫學家James Allison和日本免疫學家Tasuku Honjo因其在腫瘤免疫學方面的貢獻獲得諾貝爾生理學或醫學獎，他們的研究提供了一種通過刺激免疫系統的原始能力來對抗腫瘤細胞的方法。此次得獎奠定了腫瘤免疫療法的重要意義，檢查點治療已經徹底改變了癌癥治療方法，從根本上改變了人類對癌癥治療方式的看法，免疫療法成為繼手術、化療、放療、腫瘤靶向治療后的新一代腫瘤治療手段。

免疫療法在三陰性乳腺癌患者中取得不錯的效果，如2018年在歐洲腫瘤內科學會(ESMO)年會上發表的Impassion130研究、2019年ESMO報道Ⅲ期 KEYNOTE-522研究。另外，美國食品和藥物管理局(FDA)在2019年加速批準羅氏旗下GENETECH公司研發的PD-L1單抗藥物阿特珠單抗(Atezolizumab) 聯合化療一線治療無法切除的局部晚期或轉移性PD-L1陽性的三陰性乳腺癌 (TNBC)，這是三陰性乳腺癌首個獲批的免疫療法。2020年11月13日，FDA批準Keytruda(pembrolizumab)與化療聯合治療腫瘤表達PD-L1生物標志物的局部復發或轉移性三陰性乳腺癌(TNBC)患者。