編輯 | 白菜葉

據(jù)統(tǒng)計(jì)，我國(guó)有 30% 多的胃癌（GC）病人，首診的時(shí)候已經(jīng)是晚期，從而錯(cuò)失了手術(shù)治療的機(jī)會(huì)。所以，早期發(fā)現(xiàn)對(duì)于降低 GC 死亡率至關(guān)重要。

然而，在大多數(shù)胃癌高發(fā)地區(qū)，由于資源有限、依從性低以及上消化道內(nèi)鏡篩查檢出率不理想，大規(guī)模篩查仍然具有挑戰(zhàn)性。

因此，迫切需要更高效的篩查方案。于是，科學(xué)家們另辟蹊徑，嘗試用人工智能技術(shù)來分析臨床常規(guī)使用的平掃計(jì)算機(jī)斷層掃描（CT）來檢測(cè)癌癥。

中國(guó)科學(xué)院杭州醫(yī)學(xué)院、浙江省腫瘤醫(yī)院、阿里達(dá)摩院等組成的聯(lián)合研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了人工智能胃癌風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估程序（Gastric Cancer Risk Assessment Procedure with Artificial Intelligence，GRAPE），利用非造影 CT 和深度學(xué)習(xí)來識(shí)別胃癌。

厲害之處在于，GRAPE 能夠僅僅通過分析患者在醫(yī)院拍到的普通平掃 CT 影像，就識(shí)別出早期胃癌。

相關(guān)研究以「AI-based large-scale screening of gastric cancer from noncontrast CT imaging」為題，于 2025 年 6 月 24 日發(fā)布在了醫(yī)學(xué)類頂刊雜志《Nature Medicine》上。

可能需要先給大家解釋一下，胃癌的預(yù)后（ 指根據(jù)經(jīng)驗(yàn)預(yù)測(cè)的疾病發(fā)展情況 ）跟分期直接相關(guān)。胃癌隨著分期增加（ 從 T1 一直到 T2、T3、T4 ），腫瘤從里到外逐漸深入到黏膜、肌層、漿膜，到胃癌晚期或者腫瘤侵入到漿膜層的時(shí)候，已經(jīng)無法用手術(shù)根治。

據(jù)統(tǒng)計(jì)，T1 期的病人有 97% 到 99% 的治愈率，而 T4 期的病人，無論用再好的藥物，平均生存時(shí)間也只有 10 到 12 個(gè)月左右。總之越早發(fā)現(xiàn)越早治療，越能提高患者的存活率，這也是研發(fā) GRAPE 的價(jià)值所在。

關(guān)于 GRAPE

GRAPE 模型是一個(gè)深度學(xué)習(xí)框架，旨在分析三維 (3D) 非造影 CT 掃描圖像，從而檢測(cè)和分割胃癌 (GC)。GRAPE 模型基于內(nèi)部訓(xùn)練隊(duì)列進(jìn)行訓(xùn)練，其中包括 3,470 例胃癌 (GC) 病例和 3,250 例胃癌 (NGC) 病例。該模型生成兩個(gè)輸出：胃部和腫瘤的像素級(jí)分割掩模，以及區(qū)分胃癌 (GC) 患者和胃癌 (NGC) 患者的分類評(píng)分。

圖示：GRAPE 的開發(fā)、評(píng)估和臨床轉(zhuǎn)化概述。（來源：論文）

該模型采用兩階段方法。在第一階段，使用分割網(wǎng)絡(luò)在完整 CT 掃描圖像中定位胃部，生成分割掩模，然后使用該掩模裁剪并隔離胃部區(qū)域。裁剪后的區(qū)域被輸入到第二階段，在該階段，使用具有雙分支的聯(lián)合分類和分割網(wǎng)絡(luò)。分割分支用于檢測(cè)已識(shí)別胃區(qū)域內(nèi)的腫瘤，而分類分支則整合多級(jí)特征，將患者分類為胃癌陽(yáng)性 (GC) 或胃癌陰性 (NGC)。

性能驗(yàn)證

研究人員在內(nèi)部驗(yàn)證集（1,298 例，曲線下面積 = 0.970）和來自 16 個(gè)中心的獨(dú)立外部隊(duì)列（18,160 例，曲線下面積 = 0.927）上驗(yàn)證了 GRAPE 的性能。

與之前基于臨床信息和血清學(xué)診斷的模型相比，GRAPE 在胃癌檢測(cè)方面表現(xiàn)出了更優(yōu)異的性能（AUC 0.757–0.79），其性能與液體活檢（包括血液樣本中的環(huán)狀 RNA、microRNA、游離 DNA 和代謝物）相當(dāng)，后者的 AUC 值在 0.83 至 0.94 之間。亞組分析顯示，GRAPE 對(duì)早期胃癌（EGC）的敏感性約為 50%，對(duì) T3 和 T4 期胃癌（GC）的敏感性超過 90%。

圖示：讀者研究。（來源：論文）

接下來，他們將 GRAPE 的判讀結(jié)果與放射科醫(yī)生的判讀結(jié)果進(jìn)行比較，并評(píng)估其輔助診斷判讀的潛力。讀者研究表明，GRAPE 的表現(xiàn)顯著優(yōu)于放射科醫(yī)生，靈敏度提高了 21.8%，特異度提高了 14.0%，尤其是在早期胃癌中。

為了驗(yàn)證 GRAPE 在實(shí)際醫(yī)院機(jī)會(huì)性篩查中的價(jià)值，該團(tuán)隊(duì)開展了兩項(xiàng)真實(shí)世界的案例研究，研究對(duì)象為一家綜合癌癥中心和兩家獨(dú)立的地區(qū)性醫(yī)院的 78,593 例連續(xù)非造影 CT 掃描。GRAPE 識(shí)別出高危人群，兩家地區(qū)性醫(yī)院的胃癌檢出率分別為 24.5% 和 17.7%，其中 T1/T2 期檢出病例比例分別為 23.2% 和 26.8%。

此外，GRAPE 還能發(fā)現(xiàn)放射科醫(yī)生最初遺漏的胃癌病例，從而能夠在其他疾病的隨訪中更早地診斷出胃癌。GRAPE 在胃癌確診前 6 個(gè)月進(jìn)行的診斷前掃描中也表現(xiàn)出良好的性能。

價(jià)值意義

盡管 GRAPE 具有優(yōu)勢(shì)，但它并非旨在取代內(nèi)鏡檢查。研究人員認(rèn)為，對(duì)于有癥狀且不愿接受初始內(nèi)鏡篩查的患者，它提供了一種有價(jià)值的替代方案。并且，該方法不僅僅限于胃癌，它很容易推廣到其他癌癥的早期發(fā)現(xiàn)應(yīng)用中。

此外從患者的角度，研究人員進(jìn)行了一個(gè)估算：如要篩查七大主流癌癥，胃腸鏡、增強(qiáng) CT、超聲等傳統(tǒng)檢查成本累計(jì)至少 3000 元，而基于平掃 CT+AI 的方法，成本僅約 200 元。

達(dá)摩院團(tuán)隊(duì)指出，這種「一掃多篩」的方法能有效彌補(bǔ)醫(yī)生因?qū)？苹⑵诠ぷ鲗?dǎo)致的診斷盲區(qū)，AI 的全局篩查能力可顯著提升 CT 影像的檢測(cè)精度。該團(tuán)隊(duì)強(qiáng)調(diào)，AI 輔助診斷不僅能標(biāo)記可疑病灶減輕醫(yī)生負(fù)擔(dān)，其無差別掃描特性更突破了人類醫(yī)生專科視角的局限性。

總而言之，GRAPE 展現(xiàn)出進(jìn)行大規(guī)模胃癌篩查的強(qiáng)大潛力，為早期癌癥發(fā)現(xiàn)提供了一種行之有效的解決方法。為人類健康保駕護(hù)航！

論文鏈接：https://www.nature.com/articles/s41591-025-03785-6