据瞭解，钟文昭团队基于超过1200例早期肺腺癌患者的影像数据、人工智能结合基因组、转录组和预后信息等信息，构建出了一套分类体系，可以精准地区分早期肺腺癌惰性生长、分化发育、增殖激活和免疫抑制的不同阶段。
这个分类体系不仅能准确区分不同放射特征的患者，还可以有效地区分肺结节是否会发生恶性进展。该团队表示：“这对于肺结节的诊断和治疗具有重要价值，一方面能将需干预肺结节及早地甄别出来，另一方面则可以通过影像可预判早期肺腺癌的发生、发展趋势和预后评估”。
研究人员认为，他们的研究成果为肺结节的放射组学特征提供了分子见解，比如惰性型肺腺癌需要弱驱动基因协同旁效基因推动肿瘤增殖和发展。这一发现有利于甄别需要早期干预的肺部结节，对于肺结节的诊疗具有重要价值。这项研究为医生提供了一种新的方法来识别和治疗肺腺癌。它可以帮助医生更早地发现那些需要治疗的肺结节，同时也避免了对那些良性结节的过度治疗。这项研究近期发表在国际权威期刊《胸部肿瘤学杂志》。 |
