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

随着医学技术的飞速发展，个体化治疗已成为非小细胞肺癌（NSCLC）治疗的新方向。RET突变是非小细胞肺癌中一种较为罕见的驱动基因突变，其在NSCLC中的发生率约为1-2%。针对RET突变的NSCLC患者，传统的化疗和靶向治疗疗效有限，亟需探索新的治疗方法。近年来，计算机断层扫描（CT）深度学习及影像组学技术在肿瘤的诊断、分期、疗效评估等方面展现出巨大潜力，为RET突变NSCLC的个体化治疗提供了新思路。

CT深度学习技术在RET突变NSCLC诊断中的应用

CT作为肺癌诊断的重要手段，在RET突变NSCLC的诊断中也发挥着重要作用。传统的CT图像分析主要依靠医生的主观判断，存在一定的局限性。而CT深度学习技术通过构建深度学习模型，对CT图像进行自动识别和分析，可以提高RET突变NSCLC的诊断准确性。研究表明，深度学习模型在肺结节的检出、良恶性鉴别、肺癌分期等方面均优于传统方法，有望成为RET突变NSCLC诊断的重要辅助工具。

影像组学技术在RET突变NSCLC个体化治疗中的应用

影像组学技术通过从CT图像中提取大量高通量特征，结合机器学习算法，可以揭示肿瘤的微观结构和生物学特性，为RET突变NSCLC的个体化治疗提供依据。研究发现，影像组学特征与肿瘤的基因突变、蛋白质表达、微环境等密切相关，可以预测肿瘤的侵袭性、疗效反应等。在RET突变NSCLC的治疗中，影像组学技术可用于：

预测疗效：通过分析影像组学特征，可以预测患者对特定靶向治疗的疗效反应，为个体化治疗方案的制定提供依据。

疗效评估：影像组学技术可以实时监测肿瘤的疗效反应，及时调整治疗方案，提高治疗效果。

预后评估：影像组学特征与肿瘤的预后密切相关，可以用于RET突变NSCLC患者的预后评估，指导临床决策。

CT深度学习与影像组学技术在RET突变NSCLC个体化治疗中的联合应用

CT深度学习与影像组学技术在RET突变NSCLC个体化治疗中具有互补优势。CT深度学习技术可以提高肿瘤的诊断准确性，而影像组学技术可以揭示肿瘤的微观结构和生物学特性。将两者相结合，可以为RET突变NSCLC的个体化治疗提供全面的信息支持。

个体化治疗方案的制定：通过CT深度学习技术提高肿瘤的诊断准确性，结合影像组学特征预测疗效反应，可以制定个体化的治疗方案。

疗效监测与评估：CT深度学习技术可以实时监测肿瘤的变化，影像组学技术可以评估肿瘤的疗效反应，两者相结合可以及时调整治疗方案，提高治疗效果。

预后预测：CT深度学习技术可以评估肿瘤的侵袭性，影像组学技术可以预测肿瘤的预后，两者相结合可以为RET突变NSCLC患者的预后预测提供依据。

综上所述，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重要的应用价值。未来，随着技术的不断发展和完善，有望为RET突变NSCLC患者提供更加精准、个性化的治疗方案，改善患者的预后和生活质量。同时，我们也需要加强多中心、大样本的临床研究，进一步验证CT深度学习及影像组学技术在RET突变NSCLC个体化治疗中的有效性和安全性，为临床应用提供更多的循证医学证据。

孙基峰

天津市肿瘤医院