日前，我院胡忠良教授團(tuán)隊(duì)與清華大學(xué)江瑞教授團(tuán)隊(duì)在著名人工智能雜志Nature Machine Intelligence ( 《自然機(jī)器智能》影響因子: 18.8)上合作發(fā)表論文A transformer-based weakly supervised computational pathology  method for clinical-grade diagnosis and molecular state revelation  of gliomas（一種基于轉(zhuǎn)換器的為膠質(zhì)瘤臨床診斷和分子標(biāo)記物發(fā)現(xiàn)的弱監(jiān)督計(jì)算病理方法）。我院胡忠良教授、清華大學(xué)閭海榮教授和張學(xué)工教授為論文的共同通訊作者，清華大學(xué)江瑞教授、尹小旭、楊鵬帥博士和湘雅醫(yī)院病理科研究生程靈超為并列第一作者。湘雅醫(yī)院病理科王穎、傅曉丹、李麗玲、藺薇對(duì)該研究做出了重要貢獻(xiàn)。

膠質(zhì)瘤是最常見(jiàn)的原發(fā)性顱內(nèi)腫瘤，其組織病理學(xué)分類(lèi)復(fù)雜，每種亞型根據(jù)其生物學(xué)行為又進(jìn)一步分為若干等級(jí)。準(zhǔn)確的分類(lèi)和分級(jí)對(duì)膠質(zhì)瘤的預(yù)后評(píng)估和治療至關(guān)重要。膠質(zhì)瘤病理診斷標(biāo)準(zhǔn)復(fù)雜，對(duì)基于計(jì)算病理學(xué)方法的精準(zhǔn)診斷提出了很大的挑戰(zhàn)。本文提出基于大興趣區(qū)域的多實(shí)例學(xué)習(xí)模型ROAM和新的金字塔轉(zhuǎn)換器，進(jìn)行膠質(zhì)瘤數(shù)字病理切片的臨床病理診斷和分子標(biāo)記物的挖掘。本模型能自動(dòng)捕獲神經(jīng)病理專(zhuān)科醫(yī)師認(rèn)可的各型膠質(zhì)瘤的關(guān)鍵形態(tài)學(xué)特征，所以能為膠質(zhì)瘤數(shù)字病理切片提供準(zhǔn)確、可靠的輔助診斷。此外，本文利用人工智能的可視化，抽提出了IDH突變型膠質(zhì)瘤的形態(tài)學(xué)特征，病理醫(yī)生通過(guò)觀察膠質(zhì)瘤HE形態(tài)，可以預(yù)判其IDH基因的突變狀態(tài)，為腫瘤形態(tài)學(xué)與關(guān)鍵分子改變的相關(guān)性研究提供了一個(gè)范例。

ROAM的基本框架和結(jié)構(gòu)

胡忠良教授團(tuán)隊(duì)主要從事病理數(shù)智化研究，目前已在American Journal of Surgical Pathology和Histopathology等臨床病理國(guó)際權(quán)威期刊發(fā)表論文多篇，并已申報(bào)病理數(shù)智化發(fā)明專(zhuān)利2項(xiàng)；正與清華大學(xué)江瑞教授團(tuán)隊(duì)合作開(kāi)展病理基礎(chǔ)大模型研究，旨在解決病理診斷耗時(shí)長(zhǎng)的醫(yī)療行業(yè)痛點(diǎn)。

（一審：胡忠良 二審：聞佳敏 三審：黃河）