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）是肺癌中最常见的类型，其中RET基因突变是其重要的分子亚型之一。近年来，随着精准医疗的快速发展，对RET突变NSCLC的个体化治疗研究取得了显著进展。本文将从疾病原理、CT深度学习、影像组学等方面，探讨其在RET突变NSCLC个体化治疗中的应用。

一、RET基因突变与非小细胞肺癌 RET基因是编码受体酪氨酸激酶的原癌基因，其突变可导致信号通路异常激活，促进肿瘤细胞增殖。在NSCLC中，RET基因突变的发生比例约为1-2%。RET突变NSCLC多见于年轻、不吸烟的患者，且与KIF5B-RET融合突变相关。目前，针对RET突变NSCLC的靶向治疗药物主要包括塞尔帕替尼、普拉替尼等，可显著改善患者预后。

二、CT深度学习在RET突变NSCLC诊治中的应用 CT深度学习是指利用深度学习技术，从CT图像中提取特征并进行分析，以辅助NSCLC的诊断、分期、疗效评估等。在RET突变NSCLC领域，CT深度学习的应用主要体现在以下几个方面：

辅助诊断：通过深度学习算法，可从CT图像中识别出与RET突变相关的影像特征，提高诊断的敏感性和特异性。

分期评估：结合深度学习与临床病理信息，可实现对RET突变NSCLC的精准分期，指导个体化治疗方案的制定。

疗效监测：利用深度学习对治疗前后CT图像进行比较，评估靶向治疗的疗效，及时调整治疗方案。

三、影像组学在RET突变NSCLC个体化治疗中的应用 影像组学是一种基于医学影像的高通量数据分析技术，通过提取大量影像特征并进行多变量分析，揭示肿瘤的生物学特性。在RET突变NSCLC领域，影像组学的应用主要体现在以下几个方面：

预测疗效：通过分析影像组学特征，可预测患者对靶向治疗的敏感性，实现疗效的个体化预测。

预后评估：结合影像组学特征与临床病理信息，可评估RET突变NSCLC患者的预后，指导个体化治疗决策。

耐药机制研究：利用影像组学技术，可揭示靶向治疗耐药的影像学特征，为克服耐药提供理论依据。

综上所述，CT深度学习及影像组学技术在RET突变非小细胞肺癌的个体化治疗中具有重要应用价值。未来，随着人工智能技术的不断发展，有望实现对RET突变NSCLC的精准诊断、分期、疗效评估及预后预测，为患者提供更为精准、个体化的治疗方案。同时，多模态影像技术的综合应用也将为RET突变NSCLC的临床研究提供新的思路和方法。

周达

广西医科大学附属肿瘤医院