2020 CCO丨尹勇团队：多学科联合出击，提高肿瘤放疗精度

11月14日，2020年中国抗癌协会科技奖颁奖仪式在广州召开的2020年中国肿瘤学大会（CCO）开幕式上隆重举行，来自山东省肿瘤医院、复旦大学附属肿瘤医院、上海交通大学三个单位的合作项目“影像组学引导常见肿瘤精准放疗的研究”荣获科技奖二等奖。

恶性肿瘤是严重威胁人民健康的疾病，而放疗是治疗恶性肿瘤不可或缺的重要手段。影像组学在精准放疗中具有巨大的应用潜力，但在我国，却面临着起步晚、发展慢、缺乏临床应用依据等问题。“影像组学引导常见肿瘤精准放疗的研究”项目旨在解决目前影像组学发展面临的困境，在多方合作之下，完成了以下创新性成果：

• 在国内率先提出影像组学特征提取重复性、稳定性物理验证理念，为影像组学的临床应用打下了坚实的基础。
• 建立多种精准诊断模型，提高了肿瘤的诊断和分割精度。
• 建立晚期肺腺癌EGFR突变状态及EGFR-TKIs治疗敏感性预测模型和PD-L1表达状态多模态影像组学预测模型，为肿瘤的分子靶向治疗和免疫治疗提供了有力参考。
• 建立了基于肿瘤异质性的肺癌剂量提升及放射性肺癌预测模型以及肝癌和结直肠癌等肿瘤的治疗毒性预测模型，在提升放射剂量的同时，有效地避免了放射性损伤。

这些成果为提高肿瘤放疗精度和安全性提供了参考，具有重要的临床意义。在此次CCO大会上，健康界特别采访到该团队的主要完成人之一，来自山东省肿瘤防治研究院（山东省肿瘤医院）放疗科的研究员——尹勇教授，尹勇教授和健康界分享了自己获奖的喜悦以及科研历程中的艰辛，并展望了未来的工作方向。

尹勇教授

“能够获得科技奖，当然是一件非常高兴也非常荣幸的事，但同时也感觉到了身上的责任，我们的工作只是解决了肿瘤防治过程中的一个小问题，还有很多的问题值得我们去研究。”尹勇教授希望将来能够再接再厉，和自己的团队以及同道一起做出更多的工作，取得更大的成绩，以更好地造福广大肿瘤患者。

谈及科研过程中遇到的困难，尹勇教授指出获奖课题涉及肿瘤影像组学的物理验证、肿瘤精准诊断、治疗毒性评估等多个环节，在研究过程中，由于肿瘤的异质性比较大，所以提取特征参数、重复参数的把控是一个问题。加之各个医院的多中心数据欠缺规范性，所以团队结合计算机科学、营养科学、医学科学等多学科的技术将各个环节反复确认，方才将相关问题克服。此外，尹勇教授还介绍，在实际转化的过程中，由于以上问题的存在，实验室得出的精度和实际的精度也有一定差别，也是依靠多学科团队的共同努力得以将精度提高。

“我认为在科研过程中，最难得的是不怕吃苦，遇到困难不要气馁。”除了吃苦耐劳、勇于坚持的奋进精神以外，尹勇教授还特别强调了团队合作的重要性，“我们团队是跨学科的一个团队，包括医生、工程师，包括各个学科、各个大学的教授和同学，精诚合作是我们取得成功的关键。”

尹勇教授表示，影像组学是将医学图像处理和人工智能相结合，通过提取肿瘤个体化的特殊参数造福患者的一项技术，我国的影像组学相关工作的开展虽然晚于欧美国家，但是目前已经处于国际领先水平，这一切既得益于我国丰富的肿瘤患者数据库，也归功于我们越来越规范的肿瘤放射治疗及其与如今我们已经在国际上领先的人工智能和深度学习技术的结合。

尹勇教授认为，现今存在的问题在于技术发展的地域不平衡，很多基层医院并没有开展相关工作，所以他们团队下一步的工作是想通过培训班或者会议的形式，将其团队的研究成果和技术在全国推广开来，让更多的医院能够拥有这些先进的技术，从而为百姓、为患者提供更加优质的医疗服务，共同构筑大健康事业，让更多患者获益。END