口腔癌是中国乃至全球影响人们生命健康和生活质量最严重的癌症之一，其发生是一个涉及多基因、多步骤的过程。检测获取口腔癌发生的关键节点的标志分子，无疑是最终揭示口腔鳞癌分子发病机制并寻找疾病分子分型诊治模式的有效方法的必经之路，这也是全球癌症研究最前沿和最重要的领域之一。人脑、人眼、人手解决不了的异常复杂和繁琐的问题，借助数字化医疗智能诊治技术，可以为肿瘤的早发现、早干预、分子分型、精准用药、预后预测提供更多的有效手段，使肿瘤的诊治过程变得越来越个体化。肿瘤的分子分型越准确、诊断越细致，必然会大幅提升治疗手段的精准性和有效性，最终提升患者和人民群众的健康获得感和幸福感，这必将是未来肿瘤治疗策略的重要发展方向。

针对上述困扰临床分子病理诊断的棘手问题，开云网页登录 医学院附属第九人民医院陈万涛教授和邱蔚六院士团队与开云网页登录 电子信息与电器工程学院以及上海图劢科技有限公司等单位开展了医工理企多领域合作，以学科最常见的口腔颌面癌（简称口腔癌）为研究对象，依托开云app官网入口下载苹果版 医学院附属第九人民医院、国家口腔医学中心和国家口腔疾病临床医学研究中心、上海市专业技术服务平台-口腔颌面部肿瘤组织样本及生物信息数据库等优异的临床和基础研究资源，基于团队前期经过近30年研究确定的多个口腔癌组织特异性蛋白标志物，国内外率先成功研究开发出了国产肿瘤组织蛋白标志物免疫组化图像智能诊断仪器（系统）。通过分别对近万张肿瘤组织切片中多个蛋白标志物的免疫组化图像进行数字化后，完成了人工智能训练、建模和再优化，最终实现了由仪器“高通量数字化—自动阅片—自动癌巢识别和分割—全片蛋白标志物表达判读和定量诊断”等过程的全链条智能定量系统。

口腔癌诊治分子靶标：助力口腔癌中国人特有蛋白标志物研发进程

陈万涛教授和邱蔚六院士团队在科技部重点研发计划、国家自然科学基金重点项目等项目的支持下，利用多组学技术已对口腔癌发生、发展各阶段的1000多个组织样本，分别完成了数量不等的全基因组测序、全外显子测序、转录组测序、表观遗传组测序以及蛋白组分析等工作，并应用项目组开发的生物信息学分析方法，对上述获取的多组学信息和数据进行了分析及大规模临床样本验证，确定了一系列能够有效评价口腔癌的病理变化过程、恶性进展程度和治疗反应的分子靶标，为后续转化研究打下了坚实基础，其中部分mRNA和蛋白标志物已投入临床实验或临床应用。

AI辅助蛋白标志物判读：自主研发分子诊断智能算法软件

近些年，尽管医疗卫生相关的人工智能技术得到了较迅速的发展，鉴于用于肿瘤组织蛋白标志物智能诊断的复杂性，到目前，罕见人工智能技术在肿瘤组织蛋白标志物免疫组化图像分析处理中的应用报道。项目组首先通过病理医师小组（3名资深病理医师）对组织病理免疫组化图像中所有癌组织所在的区域进行人工勾画和标注，随后按照临床传统的免疫组化半定量评分标准对蛋白标志物的表达等级进行评分；同时对人工勾画标注和评分的上述口腔癌组织病理免疫组化图像，采用 UNet、ResNet等卷积神经网络构建模型及集成框架，对训练集和验证集标本，特异识别组织病理切片中肿瘤区域的免疫组化图像，并提取相关特征进行模型学习及训练，到目前对口腔癌蛋白标志物判读的AUC达超过0.95，十分接近于病理医师人工判断的水平。

智能诊断仪器：拥有自主知识产权的全国产软硬件装备

陈万涛教授和邱蔚六院士团队和开云网页登录 电子信息与电器工程学院王利生团队联合上海图劢科技有限公司共同研发了该创新设备，主要是在高通量病理图像数字化生物显微镜的基础上，优化实现对癌组织图像快速准确获取和数字化，能1次上样200片，自动快速、高分辨率图片获取、无缝拼接和数字化，已通过国家注册检测和CFDA国家1类医疗器械注册。项目团队进一步与人工智能相关技术团队进行了联合攻关，经过无数次的失败，终于完成了对肿瘤区域自动识别、分割标记、蛋白免疫组化图像表达水平智能判读的创新软件技术的开发和优化，实现了由该仪器“自动阅片—癌巢识别和分割标记—蛋白表达判读—标志物定量诊断”的全链条蛋白标志物智能定量诊断系统。

产学研医理结合，推动肿瘤蛋白标志物支持的精准医疗研究

项目研发团队依托开云网页登录 转化医学研究院、电子信息与电气工程学院、医学院附属第九人民医院、上海图劢科技有限公司，成立了头颈肿瘤数字诊治技术中心，该中心优势是临床医学、基础医学、工程学、生物学、数学、机械学等交叉协作，并且是智能与医疗的有机整合。项目产品肿瘤蛋白标志物智能诊断仪器面向病理和临床医生，毫无疑问能缓解执业病理医生严重不足、促进诊断评估标准同质化、显著提高病理诊断的效率和准确性，对肿瘤分子分型、转移诊断、疗效预测、预后预测等进行必要的支持。本仪器的研发是对肿瘤行业内智能分子分型领域仪器空白的填补，有效赋能分子病理行业突破技术瓶颈。成果的进一步推广和应用，能有效提高各级医院相关肿瘤分子标志物的应用，助力诊疗水平和能力的提高和同质化，并对其他恶性肿瘤分子分型技术的研发应用提供最直接的参考技术。

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