基于乳腺影像的跨尺度多组学研究

摘要：

专家引言：上海交通大学医学院附属新华医院汪登斌教授指出，近年来，复旦大学附属肿瘤医院顾雅佳教授团队围绕乳腺癌诊治相关的影像研究，深耕影像组学与深度学习领域。他们聚焦于乳腺影像新技术、新方法及跨尺度融合数据挖掘的研究。作为乳腺多学科团队重要的一分子，该团队持续进行深度交流，积极推进多学科医工交叉合作，在乳腺癌的精准影像诊断上取得了一系列的研究成果，助力大数据时代下肿瘤影像的精准诊疗，为进一步推动临床应用转化夯实基础。顾雅佳教授团队围绕三阴性乳腺癌复旦分型，实现MRI组学的无创分型诊断，并挖掘模型背后的生物学科解释性；围绕关键基因及分子的可视化，通过影像组学实现无创预测并关联多组学数据验证，探索潜在治疗靶点；针对新辅助疗效的精准预测，创新性融合影像组学和体细胞突变特征，构建新辅助化疗的病理完全缓解的预测模型，并探究高频基因突变与耐药事件之间的关联。同济大学医学院同济医院王培军教授指出，以影像为主导的跨尺度多组学研究，以多组学为驱动，为乳腺肿瘤的演进发展提供影像学依据，是大数据时代下乳腺肿瘤影像研究的新方向。顾雅佳教授团队探寻影像肿瘤内异质性的潜在治疗策略，挖掘基于宏观影像对分子靶点可视化的关键特征，并创新性将热门的MRI组学与突细胞突变特征相融合构建新辅助化疗的疗效预测模型，在精准分型和关键分子的可视化基础上，指导乳腺癌的精准诊疗，为临床转化提供了新的前景。

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在线出版日期：2024-01-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：119-120