CT深度学习及影像组学在非小细胞肺癌个体化治疗中的应用研究

非小细胞肺癌（NSCLC）是最常见的肺癌类型，其中RET基因突变是非小细胞肺癌中的一个重要罕见驱动基因。近年来，随着精准医学的发展，针对RET突变的非小细胞肺癌个体化治疗取得了显著进展。CT深度学习及影像组学技术在这一过程中发挥了重要作用。

RET基因突变在非小细胞肺癌中的发生率约为1%-2%。RET突变导致RET蛋白异常激活，进而促进肿瘤细胞的增殖和存活。针对RET突变的非小细胞肺癌患者，目前已有多种靶向药物治疗方案，如RET抑制剂。然而，如何选择合适的药物和治疗方案仍是一个挑战。

CT深度学习及影像组学技术为解决这一问题提供了新的思路。CT深度学习技术利用人工智能算法，可以从CT影像中提取大量特征，包括肿瘤的形态、密度、纹理等信息。这些特征与肿瘤的生物学特性密切相关，可以用于预测肿瘤的侵袭性、预后和治疗反应。通过分析CT影像特征，可以为RET突变非小细胞肺癌患者提供个体化的治疗建议。

影像组学技术则是从影像数据中提取定量特征，包括形状、信号强度、纹理等。影像组学特征可以反映肿瘤的微观结构和生物学特性。通过分析影像组学特征，可以识别RET突变非小细胞肺癌的分子亚型，从而为个体化治疗提供依据。影像组学还可以评估肿瘤对治疗的反应，预测疗效和预后。

CT深度学习及影像组学技术在RET突变非小细胞肺癌个体化治疗中的应用主要体现在以下几个方面：

辅助诊断：通过分析CT影像特征，可以识别RET突变非小细胞肺癌的影像学特征，提高诊断的准确性和敏感性。

分子分型：利用影像组学技术，可以识别RET突变非小细胞肺癌的分子亚型，为个体化治疗提供依据。

疗效评估：通过分析治疗前后的CT影像特征变化，可以评估肿瘤对治疗的反应，预测疗效和预后。

治疗决策：综合分析CT影像特征和影像组学特征，可以为RET突变非小细胞肺癌患者提供个体化的治疗建议，包括靶向药物的选择和治疗方案的制定。

总之，CT深度学习及影像组学技术在RET突变非小细胞肺癌个体化治疗中具有广阔的应用前景。通过分析CT影像特征和影像组学特征，可以为RET突变非小细胞肺癌患者提供精准的诊断、分型、疗效评估和治疗决策，从而提高治疗效果和患者生存质量。未来，随着技术的进步和研究的深入，CT深度学习及影像组学技术有望在RET突变非小细胞肺癌个体化治疗中发挥更大的作用。

何晓东

洮南市人民医院