9月25日，自動(dòng)化學(xué)院厲力華教授團(tuán)隊(duì)以杭電為第一作者單位在《自然—通訊》（Nature Communications）在線發(fā)表了題為“Radiogenomic signatures reveal multiscale intratumour heterogeneity associated with biological functions and survival in breast cancer”的論文。該研究由厲力華教授團(tuán)隊(duì)與美國(guó)弗吉尼亞理工大學(xué)Yue Wang教授和明尼蘇達(dá)大學(xué)Robert Clarke教授等合作完成。厲力華教授和Yue Wang教授分別為主要和共同通訊作者，團(tuán)隊(duì)成員范明教授為第一作者，研究生夏平平為第二作者。

       腫瘤具有高度異質(zhì)性，由各種具有不同的基因變異和分子功能的細(xì)胞亞群組成。目前腫瘤內(nèi)不同細(xì)胞亞群的分子功能對(duì)乳腺癌的演化、轉(zhuǎn)移、以及預(yù)后的影響尚不明確。該研究從信息科學(xué)的視角，通過(guò)多水平信息處理方法，首先在分子水平上通過(guò)無(wú)監(jiān)督的混合信號(hào)分離方法，從腫瘤內(nèi)的基因表達(dá)譜分解得到不同的細(xì)胞亞群成分，進(jìn)而分析其中的分子功能。通過(guò)該方法發(fā)現(xiàn)了兩個(gè)關(guān)鍵的、與乳腺癌生存時(shí)間相關(guān)的細(xì)胞亞群（即細(xì)胞循環(huán)和免疫細(xì)胞亞群）。其次在影像學(xué)領(lǐng)域，從腫瘤磁共振影像中提取腫瘤異質(zhì)性相關(guān)的特征，并通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)方法，建立從影像組學(xué)到細(xì)胞亞群（分子功能）之間的映射模型。最后，通過(guò)構(gòu)建的影像基因組學(xué)標(biāo)簽進(jìn)行乳腺癌預(yù)后的預(yù)測(cè)，為臨床無(wú)創(chuàng)精準(zhǔn)診療提供影像學(xué)的方法。該研究揭示和闡述了乳腺癌的多尺度異質(zhì)性，并為臨床診療提供有價(jià)值的指導(dǎo)。

該研究依托生物醫(yī)學(xué)工程與儀器研究所智能生物醫(yī)學(xué)實(shí)驗(yàn)室（Intelligent Biomedicine Laboratory, IBML）完成。該實(shí)驗(yàn)室面向生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域問(wèn)題，利用人工智能中的深度學(xué)習(xí)等方法，通過(guò)對(duì)生物醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)的分析挖掘，在疾病的智能化和精準(zhǔn)化診療研究上取得了一系列進(jìn)展。該研究得到國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)/面上項(xiàng)目、浙江省自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目以及美國(guó)國(guó)立健康研究院的資助。

圖 通過(guò)影像基因組學(xué)方法揭示乳腺癌生物功能和生存相關(guān)的腫瘤多尺度異質(zhì)性