近日，在中華醫(yī)學(xué)會(huì)第十八次血液學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議（2024CSH）白血病分論壇上，華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院附屬協(xié)和醫(yī)院黎緯明教授作《中國慢性髓系白血病停藥預(yù)測模型的建立》專題報(bào)告，獲得了臨床工作者的廣泛關(guān)注。該報(bào)告分享了目前國內(nèi)規(guī)模最大的CML停藥模型的初步成果，同時(shí)也是全球已發(fā)表的規(guī)模第二大的研究隊(duì)列。迪安診斷作為該研究的主要參與單位之一，負(fù)責(zé)臨床數(shù)據(jù)治理及AI建模等相關(guān)工作。
研究背景 CML，即慢性粒細(xì)胞白血病，也稱慢性髓系白血病，是臨床常見的白血病之一，是一種發(fā)生在造血干細(xì)胞的惡性骨髓增生性腫瘤。中國CML發(fā)病率為0.36/10萬，約占白血病的15%-20%。中國CML患者發(fā)病較西方更為年輕化，中位發(fā)病年齡為45-50歲。CML病程緩慢，臨床分為慢性期、加速期及急變期。 分子靶向酪氨酸激酶抑制劑（Tyrosine Kinase Inhibitor，TKI) 是CML的首選治療藥物。TKI治療使CML患者的生存周期得到了極大改善，超過90%的患者可長期與疾病共存，呈“慢病”狀態(tài)，部分患者在治療中甚至能夠獲得持續(xù)深層分子學(xué)反應(yīng) (Deep Molecular Response, DMR) ，從而可以嘗試停藥。 但停藥后長期隨訪數(shù)據(jù)顯示，即便是滿足目前國內(nèi)外停藥標(biāo)準(zhǔn)的患者，在停藥后仍有可能復(fù)發(fā)，且絕大多數(shù)患者于停藥后12個(gè)月內(nèi)復(fù)發(fā)，也有部分患者會(huì)發(fā)生晚期復(fù)發(fā)。因此，深入了解影響停藥成功的重要因素，以及如何指導(dǎo)臨床選擇合適的患者在合適的時(shí)間進(jìn)行停藥，仍是需要解決的重要問題。 研究內(nèi)容 華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院附屬協(xié)和醫(yī)院黎緯明教授和北京大學(xué)人民醫(yī)院江倩教授，聯(lián)合全國11個(gè)中心，收集了1999年至2024年共744例中國CML停藥患者診療及隨訪數(shù)據(jù)，采用大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對影響CML停藥成功的多個(gè)臨床因素進(jìn)行分析，以期明確CML停藥門檻，建立中國CML停藥成功率預(yù)測模型。 本研究分別利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型、COX回歸模型及線性回歸模型，對CML患者停藥成功的主要影響因素進(jìn)行了多變量分析，發(fā)現(xiàn)停藥前維持DMR的時(shí)間和基因波動(dòng)（在治療期間有過連續(xù)兩次失去DMR）兩個(gè)變量在三個(gè)模型中都顯示，為重要影響變量。同時(shí)研究發(fā)現(xiàn)，部分變量對機(jī)器學(xué)習(xí)模型很重要，但對COX和線性回歸模型影響不大，目前正在對這些臨床變量進(jìn)行更細(xì)致的數(shù)據(jù)分析。 在納入了既往已發(fā)表研究中主要臨床變量的基礎(chǔ)上，本研究比對了不同方法模型的性能，并分別訓(xùn)練了線性回歸模型和機(jī)器學(xué)習(xí)模型，發(fā)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型具有更高的預(yù)測精度。 同時(shí)，在機(jī)器學(xué)習(xí)模型中加入了治療線數(shù)、TKI類別及停藥3個(gè)月是否失去DMR等這些在既往發(fā)表模型中較少使用的變量后，模型性能還能得到進(jìn)一步提升。 研究中使用創(chuàng)新模型的初步成果，已經(jīng)以摘要形式被2024年美國血液年會(huì)（ASH）接收，并將通過壁報(bào)向全球血液學(xué)的臨床專家和相關(guān)企事業(yè)的研究人員展示。目前，該隊(duì)列相關(guān)研究數(shù)據(jù)及模型還在進(jìn)一步整理和優(yōu)化中。 研究意義
建立中國CML停藥成功率預(yù)測模型，能夠有效地指導(dǎo)臨床，針對不同患者制定更加精準(zhǔn)的停藥決策，提升整體停藥成功率。同時(shí)，臨床還需要納入更多的停藥數(shù)據(jù)，開展更多前瞻性的研究，對模型進(jìn)行優(yōu)化，持續(xù)提升預(yù)測精度。
迪安診斷一直致力于血液病檢測的技術(shù)研究、項(xiàng)目開發(fā)與臨床應(yīng)用，旨在為臨床提供更優(yōu)質(zhì)的檢測服務(wù)。公司在杭州、北京、上海布局了三大血液病 MICM 綜合診斷中心，占地面積約4000 平方米，擁有完善的形態(tài)病理、免疫組化、流式細(xì)胞分析、熒光原位雜交、染色體核型分析、染色體基因芯片、高通量測序、數(shù)字 PCR 分析等技術(shù)平臺，開發(fā)了 700 余項(xiàng)血液疾病檢測項(xiàng)目，覆蓋診斷分型、預(yù)后分層、用藥指導(dǎo)、移植配型、療效監(jiān)測，為全國醫(yī)療機(jī)構(gòu)提供血液疾病全病程管理綜合解決方案。 依托自主研發(fā)的大數(shù)據(jù)科研云平臺及人工智能技術(shù)，迪安診斷可提供血液疾病數(shù)據(jù)庫及數(shù)字化診療平臺建設(shè)解決方案，并積極推進(jìn)人工智能在血液病診療中的應(yīng)用。此外，憑借在病理診斷、感染性疾病檢測等領(lǐng)域積累的數(shù)據(jù)優(yōu)勢，公司開展了多模態(tài)生物數(shù)據(jù)基礎(chǔ)模型研發(fā)，已應(yīng)用于宮頸癌篩查、感染革蘭氏染色、染色體核型分析等多個(gè)形態(tài)學(xué)疾病模式的識別中；同時(shí)結(jié)合基因數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練技術(shù)，開發(fā)了智能病原體識別算法，極大地提升了診斷的效率和準(zhǔn)確性。
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