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　　前列腺癌被稱為“沉默的殺手”，嚴重威脅男性健康甚至生命。據(jù)國家癌癥中心數(shù)據(jù)，2020年，我國前列腺癌發(fā)病率為15.6/10萬，位列男性惡性腫瘤發(fā)病率的第6位。

　　我國每年約有5萬人因前列腺癌死亡，而且很多患者一經(jīng)確診就是中晚期。

　　低危前列腺癌生長緩慢，通常無需治療，只需要密切觀察、監(jiān)測，而高危前列腺癌則需要立即治療。

　　為明確患者腫瘤的侵襲性，醫(yī)生通常會通過活檢尋找異常情況，但這種二維方法診斷準確性較低，很難準確診斷邊緣性病例，可能導致低危前列腺癌過度治療，或高危前列腺癌被漏診，無法得到及時治療。

　　近日，由華盛頓大學領導開發(fā)了一種新的非侵入性的方法，可以對整個3D活檢結果進行成像，而不僅僅是切片。

　　在一項原理證明的實驗中，研究人員對50名患者的300個3D活組織切片進行了成像，每個患者6個活組織切片，使用3D和2D結果來預測患者腫瘤侵襲的風險。結果顯示，3D檢測更容易識別出五年內(nèi)復發(fā)風險更高的病例。該團隊在《癌癥研究》雜志上發(fā)表了這些研究結果。

　　與傳統(tǒng)病理學相比，3D檢測準確性更高。它能確定哪些患者需要積極治療或哪些患者對某些藥物反應最好。

　　研究人員使用了10多年前接受手術的患者的前列腺標本，因此他們了解每位患者的結果，并可以使用這些信息來訓練計算機預測結果。在這項研究中，一半的樣本是高侵襲性前列腺癌。

　　為了創(chuàng)建3D樣本，研究人員從手術切除的前列腺中提取了“活組織核”(圓柱形組織塞)，然后對活組織核進行染色以模擬2D方法中使用的典型染色。

　　該團隊使用開放式光片顯微鏡對每個組織切片核心進行成像，該顯微鏡在不破壞組織樣本的情況下通過光學“切片”并成像。

　　上圖顯示的是來自前列腺的兩個3D活檢樣本中腺體體積渲染的屏幕截圖(黃色：腺體的外壁;紅色：腺體內(nèi)部充滿液體的空間)。與良性組織樣本(底部)相比，癌癥樣本(頂部)顯示出更小、更密集的腺體。

　　3D圖像提供了比2D圖像更多的信息，具體來說，是關于整個組織中腺體復雜的樹狀結構的細節(jié)。這些附加功能增加了計算機正確預測癌癥侵襲程度的可能性。

　　研究人員使用了新的人工智能方法，包括深度學習圖像轉換技術，來幫助管理和解釋該項目產(chǎn)生的大型數(shù)據(jù)集。

　　隨著醫(yī)學成像技術和計算分析方法的不斷完善，研究團隊計劃開展更大規(guī)模的臨床研究，希望可以為病理學帶來變革，讓更多患者受益。