黄河连线专访丨李登旺：医疗大数据让癌症治疗更精准

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导读

提起癌症，大家都是谈癌色变。传统的癌症治疗是“宁可错杀一千，不可放过一个”，杀死癌细胞的同时也杀死了正常细胞，我们经常可以看到接受癌症患者头发脱落，体形消瘦，俨然脱了一层皮。随着医疗大数据的发展，大量数据与病例的分析能否让癌症治疗将更加精确？

黄河连线特此专访了正在美国斯坦福大学进行访问的山东省医学物理图像处理技术省级重点实验室副主任、泰山学者青年专家、山东省自然科学杰出青年基金获得者、山东师范大学博士生导师李登旺教授，以下为采访实录：

李登旺：其实这个概念比较大，癌症治疗是个比较大的概念，不同的学科、不同的角度都可以来理解癌症的原理：

研究生物方向的科研人员，从生物的角度可以理解癌症、治疗癌症；

研究化学方向的科研人员，可以从化学的一些技术理解癌症的原理、治疗癌症；

而我们团队是从影像学，比如CT、MRI、PET等各种模态的图像来理解癌症的原理。我们目前主要是从图像的角度来做癌症治疗的一小部分，即图像引导放射治疗。

举个例子：用X射线直线加速器来照射肿瘤，由于放射线是发散的，在治疗肿瘤的过程中可能会伤害周围正常的组织，这个时候就需要你在杀伤肿瘤的同时保护周围正常的器官，这样的话才能达到一个比较准确的治疗。“图像引导放射治疗”是在治疗前、治疗中、治疗后、在患者的各种状态下用影像设备实时或接近于实时来采集患者的信息，将这些信息作为先验知识，并且基于各种图像处理技术和优化技术让治疗更加准确。

李登旺：图像引导放射治疗方面有一个比较大的进步大概是在06年左右。当时山东省肿瘤医院引进了一台基于CBCT的直线加速器。在没有CBCT之前，医生把靶区画出来，物理师把危及器官勾画出来，物理师在放疗计划系统里做放疗计划，然后放疗计划通过直线加速器实施。从放疗计划制定到治疗实施有一定的时间间隔，治疗时的身体状态和制定放疗计划时的身体状态很可能是不一样的，特别是对于运动肿瘤而言，比如肺癌、肝癌，它们会随呼吸运动的变化而变化；另外，癌症患者的身体变化比较快，比如放疗计划和治疗间隔时间有一周到两周，病人的体征会发生一些变化，会导致治疗出现一些偏差。

基于这些情况考虑，基于CBCT的图像引导放疗计划系统能在治疗现场采集病人的信息，并且把病人在治疗床上的信息和当时做放疗计划时的信息进行比对，并且根据变化来进行治疗现场的参数调整，最终提高治疗精度。例如，我们之前研究了计划CT图像和现场采集到的CBCT图像的刚体配准和形变配准，用于指导加速器的调整和自适应放疗。从而使加速器可以准确的治疗靶区，比较好的保护周围危及器官，这样的话就可以在把肿瘤杀死的同时保护正常的危及器官，可以减少复发和癌症并发症，我觉得这就是一个进步。

李登旺：应该是，我主要研究的是胸腹部的，例如肺癌、肝癌等对呼吸运动变化比较剧烈的癌症，理论上来说对所有的癌症都存在。为什么呢？因为所有的癌症在进行放射治疗的时候都存在不确定性，其实在其他治疗里也存在不确定性，比如生物靶向治疗、化疗等。各种各样的情况都会导致治疗存在不确定性，精准治疗就是要减少这种不确定性，让治疗更准确。

李登旺：癌症在医学上有个国际规范——TNM分期，每个癌症患者经过病理检测后，医生会给出TNM分期结果，如果分期较差的话，可能生存期就比较差，如果分期比较好，可能生存期就比较长。如果TNM分期比较差，但是经过治疗以后活的时间比较长，超过了之前假定的时间，就证明这个治疗效果是比较好的。

癌症病人能否痊愈很难说，在临床上癌症一般说的是生存期，并且存在不同的阶段。一般而言，有5年的生存期就认为是治疗效果比较好了，特别是恶性的肿瘤，如果在5年内没有复发、转移，那就说明治疗效果非常好；也有生存期只有几个月、一两年的，比如胰腺癌，号称癌症之王，是最恶性的肿瘤，很可能患者只能生存几个月，但如果它经过治疗以后，能有一年或者几年的生存期，治疗效果就非常好了。不同的癌症痊愈程度也是不一样的，一些癌症的预后比较好，比如鼻炎癌治愈的效果就比较好，一般五年生存期是比较高的，大部分患者治疗效果都比较好。

李登旺：除了刚刚说的胰腺癌，肺癌也不是很乐观。国内肺癌和肝癌比较多，这跟地区、饮食习惯都有关。例如，我国有一个城市的一条街，当地人爱吃滚烫的饭，爱喝热的粥、滚烫的水，他们觉得非常刺激，吃的时候喜欢囫囵咽下去了，在这种情况下食道壁会慢慢形成一种增生膜，慢慢这种增生变质以后就变成食道癌了，这就是和饮食习惯有关。

包括我们公认的抽烟跟肺癌有关。另外，一些重污染源，例如造纸厂、重金属、重离子、放射线也是可以致癌的。水质被重金属污染，容易出现群体疾病现象，也就是我们说的癌症村，根据非官方数据资料，全中国约有上百个癌症村，且有逐渐往中国中西部扩散的现象。诱发癌症最简单的原理就是我们生物里学的变性，这些因素都有可能引起癌症。

李登旺：刚才举了一个吃的热的例子，另外一个有关系的例子，就是日本人喜欢吃生的东西，比如生鱼片，有统计表明，日本人得胃癌的概率比较高，胃是最大的消化器官，这应该是和饮食习惯有关系的。

李登旺：现在我们正在做一些基于机器学习的肿瘤大数据的研究，我们现在和合作医院一起收集了很多癌症患者病例，包括各种影像数据和临床参数，我们在基于这些数据做一些定量统计分析。即把我们手头的几十万粒癌症患者数据的各种特征和参数做一些有意义的定量统计和分析，然后我们可以据此来判断癌症患者发病规律是怎样的，并对此做一些预测，对未来的患者进行治疗指导。

例如，我们把几十万个病人的病例数据进行分析，形成一个专门的病例库进行学习，把这个数据库通过人工智能和机器学习技术，把有用的知识学习出来，无用的信息摒弃掉，把自动学习获得的有用知识用于指导未来病例的治疗。这就相当于从肿瘤大数据中进行先验信息的主动学习，相当于我们我们获得一个科学的经验，这个经验可以自动给未来的患者一个比较好的治疗方案，帮助医生更好地精准治疗。

李登旺：我们正在努力！有一些前期成果，比如我们现在在用前期的病人做放疗计划的自动优化，就是把以前大量的病人信息进行学习，现在做放疗计划需要医生、物理师，需要花很长时间，我们就想能不能来一个新的病人可以自动把放疗计划做出来。尽管自动制定放疗计划的结果可能不符合医生的要求，但是我们可以把自动获得的放疗计划作为物理师或医生二次优化的初始值，医生或物理师在我们的基础上可以很容易、很快就把这个放疗计划做好，这也能节省大量的时间，可以节省大量的成本。

黄河连线：那人工智能相当于给医生提供一个辅助？

李登旺：对，毕竟目前人工智能用到医学上还是比较谨慎的，特别是对于患者的精准治疗，目前最后一关还是需要通过医生专家组，由医生来进行一个准确的经验分析和判断，这样才能把它进行日常的应用和实施。

李登旺：医疗大数据的应用可以改变我们的生活，并不只是和我们研究者、医院有关系，跟你、跟所有的消费者、普通的工人、街上的路人，各种各样的人和事，都是有关系的。现在医疗大数据的确可以改变我们人类的生活，不光是医生、医院，就像以后的医疗穿戴设备，比如你有一个手表，类似于IWatch那样的设备，假如那个手表里有各种各样的传感设备，它可以准确实时采集你的心跳、呼吸、温度、血糖、血压等身体特征，采集到以后它会用生物芯片综合各种数据传到互联网云平台。假设互联网由一个医疗信息公司来进行管理，它就可以分析你的生理数据，这样就可以产生很多产业。比如今天你的血压突然升高了，高血压会影响到你的健康，这样医疗信息公司就会给你打电话，可能是一个机器人，来询问你今天为什么血压升高了，如果你现在的状况需要医生治疗的话它会通知你。一些年纪大的空巢老人也可以受到照顾。

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