影像組學新技術和光學多模融合分子影像

　　 幾天前的一個晚上，我與田教授約好電話訪談，八點整電話鈴聲響起，接起電話，還未來得及寒暄，就聽到田教授急促的聲音。他正在從機場趕往賓館，二十公里的路程，三十分鐘的時間，田教授為我們勾畫了一幅完整的分子影像發展史，言語之流利、觀點之鮮明、知識之淵博，讓我難以忘懷！

　　我們知道，田教授您所在的單位是中科院分子影像重點實驗室，請您簡單的給大家介紹下該實驗室，以及目前實驗室的重點工作有哪些？

　　田捷教授：介紹實驗室之前，我想先就分子影像這個概念來說一下。

　　分子影像由哈佛大學醫學院在1999年首先提出。我們國家973項目也先后立了一批有關分子影像的項目。國內的一些單位包括中科院，都建立了相關的機構對這個方向進行同步研究。另外，我們國家在廣東和江蘇等地也都建立了分子影像重點實驗室。從基礎研究到臨床研究雙管齊下，大大促進了該學科方向的建設和發展。

　　分子影像代表了新一代的影像技術，是一個醫工交叉的新學科方向，同時也是使得轉化醫學可視化的一個工具。人工智能的興起，使得分子影像更加智能化。

　　分子影像能夠使醫學建立在分子細胞水平可視化的基礎上，從而使我們的視野更加廣闊、也更加精準，這也是與傳統的CT、核醫學、核磁共振最大的區別。

　　中科院分子影像重點實驗室主要工作是緊密圍繞多模態分子影像和影像組學兩個科研方向深入推進研究、應用及轉化工作，取得系列突出進展。

　　在分子影像研究方面，以光學分子影像為核心，融合多種分子影像成像模態，獲取腫瘤等重大疾病在分子細胞水平的影像學信息，突破了常規醫學成像技術只能檢測疾病在功能代謝和器官結構上異常的瓶頸，促進了疾病早期檢測、精準治療和相關生理病理研究，將分子影像與手術導航技術深度融合，開展了腫瘤術中光學分子影像手術導航方法研究、設備研制和臨床轉化應用，為個體化精準手術提供高精度和高靈敏度的實時影像學導航。

　　在影像組學研究方面，深入研究基于人工智能和醫療大數據的特征提取、特征分析和深度學習系列影像組學方法，構建了影像、病理、臨床和基因信息融合分析模型、影像預測治療預后、影像預測病理分析、影像預測基因突變等平臺，基于人工智能和醫療大數據，推進了人工智能等信息技術在臨床腫瘤精準診斷和預后預測的深入應用。

　　分子影像作為一門新技術，運用影像學手段反映活體狀態下分子水平的變化，其能夠對生物學行為進行定性和定量研究，近些年來廣受科研工作者的青睞，請您介紹下分子影像技術主要的應用場景？在哪里細分領域表現優異？

　　田捷教授：分子影像技術的應用很廣泛。

　　在光學多模融合分子影像和影像組學新技術的研發及臨床醫學轉化研究方面，一方面顯著推進了光學-核素-結構多模融合分子影像技術的理論研究和設備研發，對于腫瘤的活體無創可視化，將傳統觀測腫瘤形態結構的物理成像推進到觀測分子探針分布的化學成像，進而在分子和細胞水平上實現了對腫瘤組織內的多種生化過程和事件同時進行無創、三維動態的影像學定量觀測。在此基礎上，將光學分子影像技術應用于臨床的腫瘤手術輔助導航，在肺癌，肝癌，胰腺癌等腫瘤上取得了顯著的臨床效果，降低了腫瘤的術后復發率，形成了我國臨床外科專家共識，推動了分子影像在我國的臨床轉化。

　　另一方面利用新興的基于人工智能和醫療大數據的影像組學方法，融合腫瘤影像學特征，基因分子信息和臨床指標，構建影像組學模型進行腫瘤智能診斷、療效智能分析和預后智能預測，發布了基于人工智能和醫療大數據的集成軟件平臺，在推廣應用中取得顯著社會效益。

　　人工智能被認為是二十一世紀三大尖端技術（基因工程、納米科學、人工智能）之一，從目前醫學發展背景來看，人工智能、大數據等技術在醫學上的應用是眾勢所趨。請您介紹下你們構建的人工智能平臺腫瘤影像大數據平臺。

　　田捷教授：講人工智能離不開大數據，沒有大數據談人工智能是空談。盡管過去有基因大數據，但是不能把它與人工智能有效地結合起來，就很難發揮其在精準醫學中的作用。

　　把人工智能和大數據結合在一起，一個典型的應用是用影像來逼近病理。影像是宏觀級的，病理是微觀級的，人工智能在宏觀影像上能挖掘基因、蛋白這些微觀的變化，那么在宏觀影像上它的一些體現就能更加靠近病理結果了。

　　舉個具體例子：比如說我們跟中山大學附屬第三醫院和301醫院的超聲大夫合作，將過去的超聲彈性成像結果通過人工智能技術分析以后，發現跟肝臟穿刺的結果差不多。如此一來，病人在用超聲做彈性成像時，準確度就可以大大提高，而且可以有多個選擇，不一定非要做肝穿。

　　再比如說，我們跟北京大學附屬腫瘤醫院合作進行的胃癌腹膜轉移的預測。在過去，消化科大夫可能開刀了才發現胃癌病人有腹膜轉移，這時候開刀就沒價值了，不光病人白挨一刀，醫生也忙活半天。現在，根據回顧性的大數據，我們就可以用人工智能來推斷胃癌發生腹膜轉移的概率有多大，對概率大的病人，就沒必要去做手術了。

　　這樣例子很多，包括病理完全緩解（pCR）問題。比如現在大部分腫瘤病人都會先經過新輔助治療，控制癌癥的進展之后再去開刀。大約20%的病人很幸運，經過新輔助治療以后，能達到pCR。如果我們不知道這部分病人的癌癥已經被控制住，還去開刀的話，對病人來說病人也是很痛苦的。他體內都沒有癌細胞了，開什么刀呢。但是過去看影像看不出來，外科大夫憑經驗也不知道。通過人工智能大數據，我們就有90%的把握預測病人有沒有pCR。先看有沒有病理學緩解，再決定病人是需要暫緩開刀，還是需要馬上開刀。

　　這些是人工智能一部分典型的應用，其實就是解決現有的臨床解決不了的問題，從而使得我們醫學更加精準。

　　人工智能平臺腫瘤影像大數據平臺目前在臨床上還有其他的應用進展嗎？

　　田捷教授：當然這樣的應用有很多，剛才我只是舉了一些，大部分是外科的，內科也一樣的。

　　比如在療效評估方面，我們跟華西醫院合作進行了一項靶向治療。既往對靶向治療耐藥的預測不夠準確，可能治療一段時間后會耐藥。而如果耐藥的話再去吃藥，既給病人帶來了痛苦，還花了冤枉錢。又花錢又痛苦。

　　現在根據人工智能大數據，我們可以精準地預測病人的無進展生存期，在該換藥或者該停藥的時候去提醒他們。

　　這種應用我覺得有很多，但是最重要一個核心思想，就是問題導向，一定要找到一個現在臨床上有挑戰性的問題，然后用人工智能大數據試圖去解決，再來評估效果，這樣就能形成一個完整的鏈條。如果我們只是說人工智能這個技術好，那就沒有意義了，我們一定要使它與具體問題掛鉤。

　　我們知道，基礎科研成果大量的走向臨床應用，才能使更多的人受益，然而從基礎研究走到臨床應用又是非常不容易的，請您談談對轉化醫學的理解。

　　田捷教授：我想從兩個方面來談。

　　一方面是轉化醫學名詞的來源。就是怎么把基礎醫學，特別是分子生物學，在動物身上做的東西轉化到人身上。

　　另一方面，我個人覺得還有一種更值得的方法，就是從臨床問題出發，然后以源于臨床、高于臨床的原則找方法，再回顧臨床來看效果。

　　說實話，分子生物學做了幾十年，真正轉化的東西并不多，成功的更少。這往往是因為沒根據問題出發來進行轉化。NCI（美國國家癌癥研究所）曾給出這樣一個數據：對2300多種化合物進行抗腫瘤的篩選后發現，在細胞層面56%有效，但是到了動物體內只剩4%有效,連56%的零頭都不到。這說明在細胞水平做的研究，你就是再想辦法轉化，52%都是沒用的。在動物體內只剩4%有效，再到人體內可能又是一個零頭的零頭。

　　當然我們還是要有這樣的過程：先在離體的細胞層面、活體的動物層面、然后再到人體組織驗證，最后到人體上驗證這樣一個完整的流程。

　　但是很多時候我們也可以源于臨床，先從問題出發找方法，然后再來看效果，這樣的話可能更高效。

　　所以我個人的觀點，就是不能空談轉化醫學，不是為了轉化醫學而轉化醫學，不能把轉化醫學變成是閉門造車的一個借口。先做研究再去轉化，那這樣的話可能永遠都轉化不了。基于臨床問題來做，就更容易在臨床上應用。

　　坦率的說，我不看好為了轉化而轉化。希望它轉化成功，那我們就應該更接地氣，更應該從臨床問題考慮。因為本身臨床研究就是一個漸進的過程，但是臨床研究離不開預臨床。我們當然要先在動物上做，先在細胞上做，但如果脫離臨床來談這些，我們可能容易走彎路，會事倍功半。

　　在中科院的分子影像重點實驗室中，有沒有成功轉化的案例呢？

　　田捷教授：我們有一系列成功轉化的案例，剛才講到的人工智能的所有問題，我們都是從臨床問題出發，再用臨床數據去研究，所以這個就不需要轉化。

　　當然分子影像轉化成功的一個典型案例就是術中導航。剛才提到了先在動物身上做，然后經過CFDA的批準以后，再在人體上做。現在不僅實現了臨床轉化，也實現了產業轉化。能夠轉化成功恰恰就是因為這些本身就是很臨床的問題。這也是在國外看到的已經在人體上做的研究，我們再去做，那成功的可能性就更大了。

　　中國的分子影像技術起步相對較晚，但發展迅速，目前國內的分子影像技術在國際上處于什么樣的階段？

　　田捷教授：這個概念我要澄清一下，在分子影像領域，我們從理論、設備到臨床應用，跟國際上是同步的，甚至在很多方面比國外做的還要快、還要好。

　　在60年代、70年代發展的學科上，我們可能比國外晚一點，因為中間我們折騰了一段時間，做不了科研，所以起步比國外晚。而分子影像概念是1999年提出來的，所以我們跟國外基本上同步，包括科技部設立的973項目（1997年提出），973是基礎研究，不像863是去跟蹤。從這點上來說，國內分子影像跟國際上是同步的，甚至是超越國外的，這一點我也很自豪。

　　拿ZL來講，不說國內的，我們在美國授權的分子影像的第一個ZL，比美國的大學還早了幾個月。包括我們現在的設施、條件、研究的論文數，我相信比國外都好，而且我們也有中國分子影像協會這樣獨立的學會。對新興的學科方向比如說納米、量子計算，我們都比國外要更先進。現在基本上在2000年之后提的東西，我們都不比國外晚。

　　您如何看待未來中國分子影像技術的發展？

　　田捷教授：我對這個當然是充滿信心，全國很多單位都在做分子影像，特別是基金委也好，科技部也好，分別設計了分子影像的重大研究項目和重大研究計劃，以及專題的項目、專題的計劃，包括上海有很多醫院都在用分子影像，分子影像將會在中國快速的普及、發展和廣泛應用。

　　因此，我對分子影像前景非常看好，還體現在：第一,分子影像理論上的研究還可持續，還有很多理論的方法值得進一步的探索。第二，臨床和產業轉化也正在進行，越來越多基于分子影像的設備將會問世。第三是臨床應用也越來越廣泛，用分子影像解決臨床上的問題，實現成功轉化的典型例子也越來越多。

　　此外，它為轉化醫學和精準醫學提供了一個不可替代、不可缺乏的工具——就是可視化。所以說分子影像的明天肯定會更美好的。

　　我們了解到，您將受邀參加第三屆現代臨床分子診斷論壇，請您介紹下您將分享的主要內容？

　　田捷教授：這是一個很好的會議，我打算在會議上介紹“分子影像技術在臨床的應用”。

　　主要有兩個內容，一個是剛才講的術中導航，第二個是人工智能在宏觀影像上挖掘出來的微觀改變在影像上的體現。講這兩個方面在臨床上應用的一些典型案例呢，是想進一步推廣和促進這些臨床應用。所以我的報告會基于分子影像臨床應用為主來談國內外的進展，也希望引起大家的興趣，在這方面做更多的努力，進一步促進醫工交叉。

　　田捷教授簡介

　　田捷，教授，中國科學院分子影像重點實驗室主任

　　報告主題：基于分子影像的臨床在體分子診斷

　　中國科學院分子影像重點實驗室主任，02年獲國家杰出青年基金，07年獲教育部長江學者；作為第一完成人在02和04兩次獲得國家科技進步獎,10和12兩次獲得國家發明獎 12年獲得何梁何利獎 17年全國創新爭先獎；2014-2018年連續五年入選Elsevier醫學科學高被引學者榜單；06和11兩次任科技部國家基礎研究九七三項目首席；IEEE TMI(生物醫學成像) TBE（生物醫學工程）JBHI(生物醫學與信息）Eur.Rad.(歐洲放射）等多種國際期刋編委；IEEE， SPIE ，IAMBE，AIMBE，OSA,ISMRM和IAPR（國際電子電器工程學會，國際光學工程學會，國際生物醫學工程學會，美國生物醫學工程學會，美國光學會，國際醫用磁共振學會和國際模式識別學會的會士）Fellow。中國醫師協會臨床精準醫學專委會主任，中國醫師協會超聲分子影像與人工智能專委會主任。