平扫CT+AI实现大规模胃癌早筛，浙肿、达摩院团队开发GRAPE，登Nature Medicine
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编辑|白菜叶
据统计，我国有30%多的胃癌（GC）病人，首诊的时候已经是晚期，从而错失了手术治疗的机会。所以，早期发现对于降低GC死亡率至关重要。
然而，在大多数胃癌高发地区，由于资源有限、依从性低以及上消化道内镜筛查检出率不理想，大规模筛查仍然具有挑战性。
因此，迫切需要更高效的筛查方案。于是，科学家们另辟蹊径，尝试用人工智能技术来分析临床常规使用的平扫计算机断层扫描（CT）来检测癌症。
厉害之处在于，GRAPE能够仅仅通过分析患者在医院拍到的普通平扫CT影像，就识别出早期胃癌。
可能需要先给大家解释一下，胃癌的预后（指根据经验预测的疾病发展情况）跟分期直接相关。胃癌随着分期增加（从T1一直到T2、T3、T4），肿瘤从里到外逐渐深入到黏膜、肌层、浆膜，到胃癌晚期或者肿瘤侵入到浆膜层的时候，已经无法用手术根治。
据统计，T1期的病人有97%到99%的治愈率，而T4期的病人，无论用再好的药物，平均生存时间也只有10到12个月左右。总之越早发现越早治疗，越能提高患者的存活率，这也是研发GRAPE的价值所在。
关于GRAPE
GRAPE模型是一个深度学习框架，旨在分析三维(3D)非造影CT扫描图像，从而检测和分割胃癌(GC)。GRAPE模型基于内部训练队列进行训练，其中包括3,470例胃癌(GC)病例和3,250例胃癌(NGC)病例。该模型生成两个输出：胃部和肿瘤的像素级分割掩模，以及区分胃癌(GC)患者和胃癌(NGC)患者的分类评分。
图示：GRAPE的开发、评估和临床转化概述。（来源：论文）
该模型采用两阶段方法。在第一阶段，使用分割网络在完整CT扫描图像中定位胃部，生成分割掩模，然后使用该掩模裁剪并隔离胃部区域。裁剪后的区域被输入到第二阶段，在该阶段，使用具有双分支的联合分类和分割网络。分割分支用于检测已识别胃区域内的肿瘤，而分类分支则整合多级特征，将患者分类为胃癌阳性(GC)或胃癌阴性(NGC)。
性能验证
研究人员在内部验证集（1,298例，曲线下面积=0. 970）和来自16个中心的独立外部队列（18,160例，曲线下面积=0. 927）上验证了GRAPE的性能。
与之前基于临床信息和血清学诊断的模型相比，GRAPE在胃癌检测方面表现出了更优异的性能（AUC0. 757–0. 79），其性能与液体活检（包括血液样本中的环状RNA、microRNA、游离DNA和代谢物）相当，后者的AUC值在0. 83至0.94之间。亚组分析显示，GRAPE对早期胃癌（EGC）的敏感性约为50%，对T3和T4期胃癌（GC）的敏感性超过90%。
图示：读者研究。（来源：论文）
接下来，他们将GRAPE的判读结果与放射科医生的判读结果进行比较，并评估其辅助诊断判读的潜力。读者研究表明，GRAPE的表现显著优于放射科医生，灵敏度提高了21. 8%，特异度提高了14. 0%，尤其是在早期胃癌中。
为了验证GRAPE在实际医院机会性筛查中的价值，该团队开展了两项真实世界的案例研究，研究对象为一家综合癌症中心和两家独立的地区性医院的78,593例连续非造影CT扫描。GRAPE识别出高危人群，两家地区性医院的胃癌检出率分别为24. 5%和17. 7%，其中T1/T2期检出病例比例分别为23. 2%和26. 8%。
此外，GRAPE还能发现放射科医生最初遗漏的胃癌病例，从而能够在其他疾病的随访中更早地诊断出胃癌。GRAPE在胃癌确诊前6个月进行的诊断前扫描中也表现出良好的性能。
价值意义
尽管GRAPE具有优势，但它并非旨在取代内镜检查。研究人员认为，对于有症状且不愿接受初始内镜筛查的患者，它提供了一种有价值的替代方案。并且，该方法不仅仅限于胃癌，它很容易推广到其他癌症的早期发现应用中。
此外从患者的角度，研究人员进行了一个估算：如要筛查七大主流癌症，胃肠镜、增强CT、超声等传统检查成本累计至少3000元，而基于平扫CT+AI的方法，成本仅约200元。
达摩院团队指出，这种「一扫多筛」的方法能有效弥补医生因专科化、疲劳工作导致的诊断盲区，AI的全局筛查能力可显著提升CT影像的检测精度。该团队强调，AI辅助诊断不仅能标记可疑病灶减轻医生负担，其无差别扫描特性更突破了人类医生专科视角的局限性。
总而言之，GRAPE展现出进行大规模胃癌筛查的强大潜力，为早期癌症发现提供了一种行之有效的解决方法。为人类健康保驾护航！
论文链接：https ://www. nature.com/articles/s41591-025-03785-6
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