近日，麻花传媒774tv乳腺肿瘤科王坤教授牵头，联合佛山市第一人民医院、中山大学附属第一医院、汕头市中心医院，开展的“Noninvasive Artificial Intelligence System for Early Predicting Residual Cancer Burden during Neoadjuvant Chemotherapy in Breast Cancer”最新研究成果，被外科学顶尖期刊《Annals of Surgery》（中科院一区top，影响因子：10.1）收录。该成果是乳腺肿瘤科继“利用影像组学智能量化乳腺癌的病理完全缓解”（2023年3月发表于eClinicalMedicine）、“多因素智能模型精准预测乳腺癌新辅助化疗后腋窝淋巴结状态”（2023年10月发表于International Journal of Surgery）之后的又一重大研究成果，再次向全世界贡献了中国智慧。

        乳腺癌是全球女性高发的恶性肿瘤之一，新辅助化疗是局部晚期乳腺癌的标准治疗方案，旨在减少肿瘤大小并优化后续手术。对于接受新辅助化疗的患者，根据原发癌灶范围、癌细胞密度、阳性淋巴结数量、淋巴结癌灶最大径等参数，可以计算残余肿瘤负荷（RCB）分级，用于评估患者的治疗反应，RCB分级越低，表明治疗效果越好。RCB-0级表示乳腺癌达到了病理完全缓解，RCB-III级则表明乳腺癌对治疗具有耐药性。因此，在新辅助化疗早期识别RCB-III级的患者对于临床决策具有极其重要的意义，可以帮助医生及时调整化疗方案、为患者制定合适的手术及随访策略等。然而，当前临床实践中缺少一种能够早期无创评估RCB分级的工具。为解决这一问题，王坤教授团队开发了基于多时序磁共振的人工智能系统，旨在早期精准预测乳腺癌的RCB分级。

        王坤教授团队以磁共振成像为切入点，利用来自多中心的乳腺癌患者的磁共振数据，构建了针对乳腺癌不同分子亚型的人工智能系统，能够在新辅助化疗的早期阶段准确预测乳腺癌的RCB分级。该人工智能系统在国际上被首次提出，其创新之处在于充分利用了多时序磁共振影像，通过严格的多中心验证，展现了出色的预测性能。此外，大多数现有的临床模型仅能预测乳腺癌是否可达到病理完全缓解，王坤教授团队开发的人工智能系统成功克服了现有模型的局限性，不仅能精准预测RCB 0-I级的疗效良好患者，还能早期识别RCB-III级的化疗无效患者。这一突破性进展不仅能辅助医生进行新辅助化疗方案调整及手术时机确定，还推动了乳腺癌治疗的精准化，有望为患者提供了更为个性化的手术和护理分层管理，并能最大程度地避免化疗的毒副作用，减少患者的经济负担，在临床实践中具有重大价值。

        作为全世界外科学界的绝对权威，《Annals of Surgery》杂志在全球外科领域被引频次最高，见证和记录了大部分人类外科学进展的标志性事件，只考虑出版能够给外科领域带来突破性贡献的研究论文。此项研究论文的第一作者为王坤教授团队的李巍博士、黄育鸿博士后和朱腾博士，该项研究是乳腺肿瘤科在麻花传媒774tv登峰计划大力支持下的又一个突出科研成果。

        麻花传媒774tv乳腺肿瘤科团队时刻响应麻花传媒774tv医、教、研全面发展的精神，在医院政策的大力支持下，科研和临床不断取得优异成绩。王坤教授团队立足于临床，在乳腺癌治疗领域开展了一系列的基础、转化及临床研究。自2019年以来，王坤教授团队申获国家自然科学基金8项，广东省自然科学基金4项，以第一作者单位发表10分以上的高水平SCI文章6篇，发表SCI文章总影响因子超过100分。对于接受新辅助治疗的乳腺癌患者，团队致力于提高乳腺癌患者新辅助治疗疗效的同时，也时刻关注患者治疗过程中可能出现的毒副反应，并及时监测治疗反应，尽可能为患者制定最佳的治疗方案，提高患者的术后生活质量。今后，乳腺肿瘤科王坤教授团队将不忘初心、砥砺前行，努力践行国际高水平医院建设的目标，作为一个有温度的医护治疗团队，继续为乳腺癌患者带来最优的治疗方案。

黄育鸿、朱腾、郑俊秋