中国科学技术大学（以下简称中国科大）孙成研究组与合作者近日开发了一个高精度AI诊断工具，实现了对肝细胞癌复发风险的预测，准确率达82.2%。北京时间3月13日，该项成果发表在国际学术期刊《自然》（Nature）上。

　　肝癌是全球癌症相关死亡的第三大原因，手术切除后的复发率高达70%，如何准确预测肝癌复发是一个难题。研究团队将科学发现转化为可临床应用的计算病理学预测平台——开放获取的TIMES在线评分系统，上传病理染色图像即可获得肝癌复发风险评分。

　　“TIMES”评分系统全称为“Tumor Immune Micro Environment Spatial”（肿瘤免疫微环境空间）评分系统，是首个结合空间免疫信息的肝癌复发预测工具。研究证明了免疫细胞的空间分布比其整体数量更能决定临床预后，将空间转录组学、蛋白质组学和多光谱免疫组化技术与人工智能驱动的空间分析整合，创造了肿瘤微环境评估的全新方法。

　　自然杀伤细胞（NK细胞）作为先天免疫系统的关键效应细胞，已有临床数据提示肿瘤内NK细胞浸润程度升高与患者生存预后显著相关。

　　如何解释NK细胞的分布与肝癌复发有关？研究团队基于61名患者的肝癌切片进行了系统性的转录组-空间组学整合分析，解析多重免疫荧光高维数据，应用梯度增强机器学习算法模型鉴定了SPON2等五个具有显著预后意义的基因标记物，并把它们作为五个基本指标，构成了能有效预测肝癌复发的算法模型TIMES评分系统。

　　在231位患者的多中心验证研究中，TIMES评分系统区分非复发和复发组织的准确率为82.2%。现有的肝癌临床分期系统，如巴塞罗那分期、TNM分期系统的预测准确率在50%左右。

　　（中国新闻网，3.13，文/吴兰 张淑凡）