基于生物语义的肾透明细胞癌转移预测影像组学分析方法研究

批准号:
61901458
项目类别:
青年科学基金项目
资助金额:
24.5 万元
负责人:
赵源深
依托单位:
学科分类:
F0125.医学信息检测与处理
结题年份:
2022
批准年份:
2019
项目状态:
已结题
项目参与者:
--
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中文摘要
肾透明细胞癌的转移导致其治疗困难。影像组学为精准预测肾透明细胞癌转移提供了新方法。然而,现有影像组学研究尚未深入到生物学含义层面,医学影像背后的生物学信息还有待挖掘。本项目以解决肾透明细胞癌转移预测临床问题作为切入,继而开展了影像与基因表达特异性之间关联性的研究。首先通过选择具有潜在生物语义的影像特征,建立肾透明细胞癌转移影像预测模型,发现具有转移预测功能的影像标志物;在影像基因组学分析框架下构建影像标志物的加权基因共表达网络,采用通路分析的方法探究肾透明细胞癌转移特异性从微观基因到宏观影像的信号通路。旨在为肾透明细胞癌转移诊断和影像基因组学分析方法研究提供新方法和新思路。
英文摘要
Metastasis of clear cell renal carcinoma (ccRCC) makes treatment difficult. Radiomics provides a new method to accurately predict the metastasis of ccRCC. However, the current research has not yet penetrated into the biological implications of medical imaging. The biological information of medical image still needs to be excavated. The proposed project started from solving the clinical problem of predicting metastasis of ccRCC. Then, the correlation between image and gene specific expression was studied. Firstly, imaging features with potential biological semantics were extracted for establishing the prediction model of ccRCC metastasis. Then, image markers with predictive function were found. Under the framework of image and gene association analysis, an image marker weighted gene co-expression network was constructed. The signal pathway analysis method was used to explore the transition path of metastasis specificity from gene to image of ccRCC. The aims of the project are to provide new way for diagnosing the metastasis of ccRCC and new idea for radiogenomics analysis method.
肾透明细胞癌是泌尿系统发病率最高的恶性肿瘤之一,全球每年新增肾透明细胞癌患者超过35万人,其中因肾细胞癌致死的人数在14万人以上。临床研究发现,约有30%的肾细胞癌患者存在远端转移的情况,肾细胞癌的转移导致其治疗困难。准确预测肾细胞癌转移是为患者制定个性化治疗方案的关键,影像组学为肾细胞癌转移预测提供了可能。然而现有影像组学方法不仅模型精度和泛化能力尚存在不足,而且其生物学可解释性也是研究空白。本课题瞄准肾细胞癌转移预测临床问题,以突破影像组学生物可解释性难题为目标,拟解决肾细胞癌转移影像学预测模型构建和影像标志物与转移特异性表达基因关联性两大关键问题。项目主要研究内容包括: 针对肾透明细胞癌转移预测难题,提出了一种基于影像组学的转移预测模型。预测模型在训练集上的预测精度达到了88.3%,同时在验证集上的准确度也达到了86.3%,结果表明所构建的影像学预测模型能够比较准确的预测出肾透明细胞癌转移风险。针对影像组学生物可解释性能难题,在影像基因联合分析框架下,建立用于预测肾透明细胞癌转移的影像特征与基因特异性表达的关联性,分别从定性和定量的角度给出了影像学预测模型的生物学解释路径,并且利用外部数据对影像标志物基因方程进行了验证,基因方程在融合分析数据集上所得AUC 值为0.924,预测精度达到了83.2%;而在验证集上的AUC 值为0.843,预测精度为81.1%,结果表明影像学预测模型之所以能够预测肾透明细胞癌转移的确是存在生物学的逻辑的必然结果。
期刊论文列表
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专利列表
Validation of CT radiomics for prediction of distant metastasis after surgical resection in patients with clear cell renal cell carcinoma: exploring the underlying signaling pathways
CT放射组学对透明细胞肾细胞癌患者手术切除后远处转移预测的验证:探索潜在的信号通路
DOI:10.1007/s00330-020-07590-2
发表时间:2021-01-13
期刊:EUROPEAN RADIOLOGY
影响因子:5.9
作者:Zhao, Yuanshen;Liu, Guiqin;Li, Zhi-Cheng
通讯作者:Li, Zhi-Cheng
Deep learning MRI signature to predict survival and treatment benefit from temozolomide in IDH-wildtype glioblastoma
深度学习 MRI 特征可预测 IDH 野生型胶质母细胞瘤中替莫唑胺的生存率和治疗效果
DOI:10.1016/j.displa.2023.102399
发表时间:2023-02
期刊:Displays
影响因子:4.3
作者:Huixia You;Yuanshen Zhao;Qiuchang Sun;Wenxia Wu;Xiaofei Lv;Yinsheng Chen;Huailing Zhang;Zhi-Cheng Li
通讯作者:Zhi-Cheng Li
Radiomic Features From Multi-Parameter MRI Combined With Clinical Parameters Predict Molecular Subgroups in Patients With Medulloblastoma.
多参数 MRI 的放射组学特征与临床参数相结合可预测髓母细胞瘤患者的分子亚群
DOI:10.3389/fonc.2020.558162
发表时间:2020
期刊:Frontiers in oncology
影响因子:4.7
作者:Yan J;Liu L;Wang W;Zhao Y;Li KK;Li K;Wang L;Yuan B;Geng H;Zhang S;Liu Z;Duan W;Zhan Y;Pei D;Zhao H;Sun T;Sun C;Wang W;Hong X;Wang X;Guo Y;Li W;Cheng J;Liu X;Ng HK;Li Z;Zhang Z
通讯作者:Zhang Z
Deep learning features from diffusion tensor imaging improve glioma stratification and identify risk groups with distinct molecular pathway activities.
扩散张量成像的深度学习特征可改善神经胶质瘤分层并识别具有不同分子途径活性的风险群体
DOI:10.1016/j.ebiom.2021.103583
发表时间:2021-10
期刊:EBioMedicine
影响因子:11.1
作者:Yan J;Zhao Y;Chen Y;Wang W;Duan W;Wang L;Zhang S;Ding T;Liu L;Sun Q;Pei D;Zhan Y;Zhao H;Sun T;Sun C;Wang W;Liu Z;Hong X;Wang X;Guo Y;Li W;Cheng J;Liu X;Lv X;Li ZC;Zhang Z
通讯作者:Zhang Z
基于图深度学习的脑胶质瘤多尺度医学图像融合分析与智能建模
- 批准号:--
- 项目类别:省市级项目
- 资助金额:30.0万元
- 批准年份:2024
- 负责人:赵源深
- 依托单位:
国内基金
海外基金
