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

随着医学影像技术和人工智能（AI）的快速发展，CT深度学习及影像组学在非小细胞肺癌（NSCLC）个体化治疗中的应用越来越受到重视。本文将探讨CT深度学习与影像组学在RET突变非小细胞肺癌个体化治疗中的重要作用，并分析其对合理用药的影响。

1. 非小细胞肺癌概述

非小细胞肺癌是肺癌中最常见的类型，占所有肺癌病例的85%以上。其中，RET基因突变是非小细胞肺癌中的一种罕见但重要的驱动基因突变，发生率约为1-2%。RET突变阳性的非小细胞肺癌患者预后较差，传统化疗效果有限，亟需个体化治疗方案。

2. CT深度学习在非小细胞肺癌诊疗中的应用

CT深度学习是指利用深度学习技术，从CT影像中自动提取特征，辅助医生进行病变的检测、诊断和疗效评估。近年来，CT深度学习在非小细胞肺癌的诊断和分期中取得了显著进展。研究表明，CT深度学习模型能够准确识别肺结节，区分良恶性结节，预测肺癌分期，为临床决策提供重要参考。

3. 影像组学在非小细胞肺癌个体化治疗中的应用

影像组学（radiomics）是指从医学影像中提取大量高通量特征，结合临床和基因组学信息，用于肿瘤的诊断、预后评估和个体化治疗。在RET突变非小细胞肺癌个体化治疗中，影像组学通过分析肿瘤的影像特征，预测肿瘤的生物学行为和对药物的敏感性，为选择合适的治疗方案提供依据。

4. CT深度学习与影像组学的联合应用

CT深度学习与影像组学的联合应用，可以进一步提高非小细胞肺癌个体化治疗的准确性。通过提取肿瘤的影像特征和基因信息，构建预测模型，评估患者对特定药物的应答，指导个体化用药。此外，CT深度学习和影像组学还可以用于监测肿瘤的疗效反应，及时发现耐药，调整治疗方案。

5. 结合CT深度学习与影像组学的个体化治疗对合理用药的影响

合理用药是提高非小细胞肺癌治疗效果、减少药物不良反应的关键。结合CT深度学习与影像组学的个体化治疗，可以实现精准用药，提高治疗效果，降低药物毒性。通过预测患者对药物的敏感性，选择最合适的治疗方案，减少无效治疗和药物浪费，实现个体化、精准化用药。

总结

CT深度学习与影像组学在RET突变非小细胞肺癌个体化治疗中具有重要作用，可以提高诊断和治疗的准确性，指导合理用药，改善患者预后。随着技术的不断发展和完善，CT深度学习与影像组学有望在非小细胞肺癌个体化治疗中发挥更大的作用，为患者带来更多获益。

牛施文

齐齐哈尔市第一医院南院区