日前，2024年度国家自然科学基金“重大疾病智慧诊疗”专项项目评审结果揭晓。我校“智能医学图像计算“重点实验室徐军教授团队，与复旦大学附属肿瘤医院乳腺外科邵志敏教授团队，联合申报的《基于知识增强多模态学习的乳腺癌分型精准诊疗体系的建立与临床验证》项目成功获批资助。

人工智能技术在医学领域，尤其在重大疾病早筛早诊、精准治疗、临床全场景智慧管理等方面取得突破性进展，凸显出巨大应用潜力。然而，目前该领域存在多源异构的临床数据深度融合不充分，模型的临床可解释性和泛化性验证不足，以及模型的临床诊疗应用场景适配性差等问题，面向重大疾病的智慧诊疗新策略研究亟待多学科交叉融合与创新支撑。鉴于此，国家自然科学基金委员会医学科学部设立“重大疾病智慧诊疗”专项项目，以推进我国在人工智能前沿技术与重大疾病诊疗融合的基础与临床研究。

该专项研究项目围绕“多维临床诊疗数据赋能的重大疾病智慧诊疗策略研究”方向，期望通过整合和分析以乳腺癌为代表的重大疾病的多源异构临床数据，包括：影像、病理、电子病历、基因组与蛋白质组学等，利用人工智能技术解码多维数据中与疾病诊疗相关的隐性信息，开发重大疾病智慧诊疗新策略，并开展临床有效性、特异性和适配性验证。项目有望建立乳腺癌精准诊疗新理论、新模式和新技术，推动智慧医疗产业的发展（图1）。

该项目采取联合申请（双PI）模式，复旦大学邵志敏教授为医学方向主申请人，我校徐军教授为工学方向主申请人，南京信息工程大学智能医学图像计算重点实验室青年教师明文龙博士、李瑾博士和甘晓博士为工学方向主要参与人员。

据统计，乳腺癌是我国女性最常见的恶性肿瘤，每年新发病例逾35万，死亡人数逾7万，是严重危害人民健康的重大疾病（图2）。围绕乳腺癌，徐军教授团队与邵志敏教授团队组建的医工交叉联合研究团队基于临床问题，驱动算法创新，落实临床转化，已经联合开展了10多年的合作（图4）。联合研究团队积极开展人工智能赋能乳腺肿瘤的前沿探索与落地应用，具有良好坚实的科研合作基础，产出了一系列高水平学术研究成果，双方团队合作工作近期发表于Nature Communications，Fundamental Research等国际权威学术期刊。

2023年10月25日，双方团队在Nature Communications上发表题为“Single-cell morphological and topological atlas reveals the ecosystem diversity of human breast cancer”的研究论文，研究提出了单细胞形态和拓扑分析算法（sc-MTOP），通过提取单个细胞的核形态和细胞间空间关系的特征来表征肿瘤生态系统，并在多个层面上表征了乳腺癌生态系统的表型多样性。此外，对临床和多组学数据的综合分析确定了生态系统特征，这些特征可作为预测治疗反应的生物标志物（图3）。

徐军教授团队成员明文龙博士围绕被称为“最毒乳腺癌”的三阴性乳腺癌，基于多模态信息表征与融合，进一步探索三阴性乳腺癌复旦分型体系下精准治疗响应的预测研究，该课题也于2024年获批国家自然科学基金委信息科学部的青年基金项目。

“重大疾病智慧诊疗”专项项目获批体现我校“智能医学图像计算“重点实验室在面向我国人民生命健康的重大疾病智慧诊疗研究领域，取得了显著的进展。这些研究不仅有助于提高临床诊疗的精准度和效率，还将为广大患者带来更优质和便捷的医疗服务和更好的健康保障。

图1：本课题在人工智能赋能乳腺癌症精准诊疗的应用方向

图2：乳腺癌在全球及我国发病率与致死率统计数据

图3：单细胞形态和拓扑图谱揭示了乳腺癌的生态系统多样性

图4：双方团队优势互补，形成医工交叉新合力

原文链接：https://news.nuist.edu.cn/2024/1209/c1147a279341/page.htm