基于多模态数据的肺癌免疫治疗研究

基于多模态数据的肺癌免疫治疗研究

一、课题背景

肺癌是世界最常见的恶性肿瘤之一，也是最致命的实体癌。据中华人民共和国卫生部的第三次死因回归调查显示，肺癌是我国居民的第一位肿瘤死因，占恶性肿瘤分类构成的22.7%。经手术或传统化疗的晚期肺癌患者五年生存率仍较低。已有研究显示，用免疫检查点抑制剂治疗替代化疗，可以提高肺癌患者的总生存期并降低术后复发概率，具有良好的治疗效果。但免疫疗法的客观持久反应率仍然较低，一些患者甚至出现严重不良反应。但目前缺少关于治疗疗效评估和不良反应预测的AI模型，因此本研究面向肺癌免疫治疗领域，开展疗效评价、不良反应预测、并挖掘免疫治疗靶点和分子靶标等研究，为肺癌的科学防治提供依据。

二、项目研究内容

本项目已收集人口学、生化检查、CT图像等多个方面的数据，目前已从多模态、缺失模态等多个角度开展了以下两个话题的研究：

• （1）肺癌免疫治疗的疗效预测。
• （2）肺癌免疫治疗的不良反应预测。

部分图像数据展示如下：

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