根据国家癌症中心发布的最新一期全国癌症数据显示：2016年我国胃癌新发病例约为39.7万例，因胃癌死亡28.9万例。

其中，EBV（EB病毒）相关性胃癌是胃癌的一类少见分子亚型，约占胃癌的9%。此类分子亚型的胃癌患者具有相对独特的组织学形态（合体细胞样排列，间质显著的淋巴细胞浸润），PD-L1高表达，可从免疫治疗中获益，具有较好的预后。准确识别这部分可能从免疫治疗中获益的EBV相关性胃癌亚型病人，对临床胃癌的精准化诊疗具有重要意义。

单纯依靠病理医生H&E形态学观察，敏感性和特异性均较低，且不同病理医生间及同一病理医生不同时间段的诊断结果有明显的变异性。

目前筛查手段是对所有胃癌病理标本均进行EBV原位杂交检测。一项EBV原位杂交检测费用约500元，全国胃癌患者EBV原位杂交检测总费用高达3.4亿。

EBV相关性胃癌亚型的发生频率低，当前广覆盖式的筛查手段成本效益比不佳，因此寻找低成本、可靠的EBV相关性胃癌亚型的筛查手段具有重要的临床意义及转化价值。

近些年，人工智能在H&E染色切片中预测癌症的分子分型方面表现出独特的优势。

近日，《自然 通讯》在线发表了由中山大学肿瘤防治中心病理科蔡木炎主任医师团队牵头，中山大学计算机学院郑伟诗教授和王瑞轩副教授团队、中山大学附属第一医院罗俊航教授合作完成的一项基于苏木素-伊红（H&E）染色切片的人工智能筛查EBV相关性胃癌亚型的最新研究成果。

本研究为探索一种低成本、可靠的EBV相关性胃癌亚型筛查手段，创新性地应用深度学习模型及人机融合策略，从H&E染色病理图像中筛查EBV相关性胃癌亚型，并在国内外多中心外部数据集中获得出色验证，使得人工智能有望应用于EBV相关性胃癌亚型的筛查，对提高EBV相关性胃癌亚型检出率、促进胃癌精准化诊疗、降低医疗费用具有重要意义。

病理科云径平主任说，人工智能既是一项新技术，也是一种新思维，给病理学科带来了巨大的发展机遇，今后会把病理人工智能作为科室发展的重要科研方向。蔡木炎主任医师团队将继续响应学科发展号召，把人工智能作为团队重要的研究方向，在病理学科的土壤中持续深耕下去。

中山大学肿瘤防治中心病理科蔡木炎主任医师、中山大学附属第一医院罗俊航教授、中山大学计算机学院郑伟诗教授为论文的共同通讯作者。中山大学肿瘤防治中心博士研究生郑雪怡、中山大学计算机学院王瑞轩副教授、中山大学肿瘤防治中心病理科张新科主治医师、天津医科大学肿瘤医院孙燕教授为本文的共同第一作者。病理科云径平教授、谢丹教授在项目的研究思路、技术路线、结果展示等方面给予了悉心指导。

作者：郑雪怡、李鹏

本文来源：中山大学肿瘤防治中心订阅号

文章略有调整，由医世象 木木整编

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