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人工智能在胰腺癌诊治中的应用现状
DOI: 10.12449/JCH241032
Current status of the application of artificial intelligence in the diagnosis and treatment of pancreatic cancer
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摘要: 胰腺癌是消化系统常见的恶性肿瘤，早期诊断率低，手术病死率高，治愈率低，总体预后差。近年来，随着人工智能在医学领域的不断发展，机器学习、深度学习等人工智能技术被广泛应用于医学研究中。本文综述了近年来人工智能技术在胰腺癌筛查、诊断、治疗、并发症及预后预测等方面的应用，为人工智能在胰腺癌诊治中的应用提供依据和新思路。Abstract: Pancreatic cancer is a common malignant tumor of the digestive system， with a low early diagnosis rate， a high surgical mortality rate， a low cure rate， and a poor overall prognosis. In recent years， with the continuous development of artificial intelligence in the medical field， artificial intelligence techniques， such as machine learning and deep learning， have been widely used in medical research. This article reviews the application of artificial intelligence techniques in the screening， diagnosis， treatment， complications， and prognosis prediction of pancreatic cancer， so as to provide a basis and new ideas for the application of artificial intelligence in the diagnosis and treatment of pancreatic cancer.
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Key words:
- Artificial Intelligence /
- Pancreatic Neoplasms /
- Machine Learning /
- Deep Learning
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高脂肪、高糖食物摄入将导致血脂代谢紊乱［1-2］、非酒精性脂肪性肝病（NAFLD）的发生，增加慢性肾病和心血管等疾病发生风险，肾损伤加重而致的肾功能衰竭严重危害人类健康。目前，针对NAFLD进展过程中肾脏病理病变研究相对较少［3-4］。
下瘀血汤出自东汉张仲景的《金匮要略》，被广泛用于治疗产后腹痛、慢性肝病、肝硬化、非酒精性脂肪肝等疾病［5-8］。20世纪50～60年代，已故上海名医姜春华教授首先使用下瘀血汤治疗血吸虫性肝硬化和肝纤维化，此后历经中医肝病研究几代人的传承，下瘀血汤已成为治疗瘀血阻络型疾病的经典方剂。NAFLD的临床用药大数据文献分析显示：活血化瘀类中药为使用最广泛的药物，因此，下瘀血汤临床治疗NAFLD具有理论基础。本课题组前期发现下瘀血汤可改善胆碱蛋氨酸缺乏（methionine and choline deficient，MCD）小鼠模型的脂肪变及高脂饮食（HFD）诱导的NAFLD形成［9-11］，但对肾脏的影响尚未涉及，故本研究将通过NAFLD患者和HFD诱导的NAFLD小鼠模型，探讨NAFLD对肾脏的影响，以及下瘀血汤的干预作用及机制。
1. 资料与方法
1.1 研究对象
收集2020年9月—2021年9月在上海中医药大学附属普陀医院体检患者的病历资料，年龄18～70岁，分析年龄、性别、血脂及肾功能，其中健康对照受试25例（对照组），NAFLD患者25例（NAFLD组）。诊断均符合《非酒精性脂肪性肝病诊疗指南（2018年更新版）》中对NAFLD的诊断标准［12］，均经腹部B超和/或腹部CT等检查确诊。纳入标准：（1）年龄18～70岁，性别不限；（2）既往未接受保肝降脂等治疗；（3）每周饮酒量<100 g；（4）视听、沟通能力正常，配合度良好；（5）肾、肝等重大脏器功能无异常。排除标准：（1）合并病毒性肝炎等其他肝病者；（2）明确为肝豆状核变性、妊娠、药物NAFLD者；（3）合并免疫缺陷性疾病或存在凝血功能障碍者；（4）同期参与其他研究者；（5）合并其他影响糖脂代谢疾病者；（6）合并全身严重感染性疾病者；（7）合并恶性肿瘤者、血液系统疾病、心脑卒中、内分泌系统疾病；（8）存在药物依赖史、吸毒史、酒精成瘾史者；（9）入组时服用影响肝肾功能药物者。
1.2 动物及造模
6～8周龄雄性C57BL/6小鼠，购自上海斯莱克实验动物公司，动物生产许可证号：SYXK（沪）2019-0006，饲养于上海中医药大学附属普陀医院实验动物中心，使用许可证号：SYXK（沪）2019-0019。24只雄性C57BL/6小鼠按照随机数法分为对照组（LFD组）、高脂组（HFD组）及高脂加下瘀血汤组（XYXD组，0.4678 g/kg，相当于75 kg成人体质量的10倍量），每组8只，高脂饮食第13周开始给予下瘀血汤每日1次灌胃6周至18周末。下瘀血汤所含的大黄（掌叶大黄，青海）、桃仁（山西）、虫（江苏）均购自上海华宇药业，由上海中医药大学附属曙光医院制备。具体制备方法：大黄2.0 kg、桃仁2.0 kg和虫1.2 kg，各自制成粗粉，分别加入8倍量20%乙醇浸泡1 h后混合；回流提取2次，先加20%乙醇回流提取30 min，过滤收药汁；药渣再加6倍量20%乙醇回流提取1 h，过滤收药汁。合并两次所收药汁，真空干燥称重为0.585 kg，每克所含生药量为 8.889 g，临用前配制成浓度为0.63 g/mL的下瘀血汤药液。
1.3 生化检测
血脂代谢及肾功能检测采用中国南京建成有限公司试剂盒（货号：A110-2-1、A111-2-1、C013-2-1、C011-2-1）。
1.4 肾组织病理染色
选取肾组织，10%中性福尔马林固定，自动脱水机逐级脱水，包埋、4 μm切片。Leica全自动染色机进行HE染色，观察组织学形态，由本院病理科2位医师盲法阅片评估NAS评分。
1.5 免疫组织双染
免疫组化双染采用德国Vector公司双染试剂盒（货号：MP-7714），方法按照说明书操作，但稍作调整［13］：常规脱蜡至水，Tris-EDTA抗原修复，阻断内源性过氧化物酶，血清封闭，一抗α-SMA（英国Abcam，货号124964），4 ℃孵育过夜，滴加二抗（德国Vector，货号BA1000），滴加A+B（德国Vector，货号PK-6100），DAB显色（中杉金桥，货号ZLI-9018），PBS洗；滴加一抗CD68（中杉金桥，货号ZM-0060），4 ℃孵育过夜，PBS清洗，滴加德国Vector双染试剂盒中二抗，37 ℃孵育1 h，PBS清洗，AP（蓝色）显色液显色，水洗后苏木素复染，充分水洗，无水乙醇脱水，二甲苯透明，封片。日本Olympus显微镜和DP72拍照系统，观察，读片，拍照。采用Image-pro plus 6.0软件统计并分析图片中阳性面积。
1.6 油红O染色
采用冰冻切片机对冰冻组织切片，利用油红对冰冻切片进行染色，油红-O与dd-H2O按3∶2配比稀释，60%异丙醇清洗，油红O染色15 min，晾干，纯水清洗，苏木素染核15 s，甘油明胶封片，镜检，观察肝组织脂肪病变程度。
1.7 天狼星红染色
石蜡切片脱蜡至水，蒸馏水5 min×3次，滴加天狼星红染色液，30 °C孵育30 min，无水乙醇冲洗，晾干后封片。
1.8 Western Blot检测
将肾组织加入预冷的RIPA裂解液提取蛋白，BCA法（美国Thermo scientific公司，型号23227）测定总蛋白浓度。4 ℃下12 000 r/min离心15 min，取上清。取20 µg样品，10% SDS-PAGE电泳，100 V转移1 h至PVDF膜，封闭1 h；一抗TNF-α（1∶500）（英国Abcam，货号1793）及SREBP1（1∶2 000） （英国Abcam，货号28481）4 ℃过夜，二抗室温孵育45 min，ECL显影，采用Image J分析Western Blot的蛋白表达灰度值。
1.9 实时荧光定量PCR（RT-PCR）
Trizol法提取肝脏RNA，将提取的总RNA溶解于DEPC水，测RNA浓度。逆转录：按日本Takara逆转录试剂盒（RR037A）进行，反应条件：37 ℃ 15 min，85 ℃ 5 s，4 ℃ 15 min。扩增：取cDNA 3 μL加SYBR Green 5 μL，上游引物0.4 μL，下游引物0.4 μL，ddH2O 1.2 μL，制成10 μL体系，条件为：95 ℃、30 min预变性，95 ℃、5 s变性，60 ℃、30 s退火，40个循环，60 ℃、1 min延伸。18S rRNA为内参，2-ΔΔCt法分析计算目的基因表达。检测：α-平滑肌肌动蛋白（α-SMA）、结蛋白（Desmin）、TNF-α、IL-6、脂肪酸合酶（FASN）和固醇调节元件结合蛋白1（SREBP1）mRNA表达，引物由中国上海生工合成，引物序列见表1。
表 1 引物序列Table 1. Primer sequence名称 序列 18S F：5'-GTAACCCGTTGAACCCCATT-3'
R：5'-CCATCCAATCGGTAGTAGCG-3'
TNF-α F：5'-ATGAGAGGGAGGCCATTTG-3'
R：5'-CAGCCTCTTCTCATTCCTGC-3'
IL-6 F：5'-ACCAGAGGAAATTTTCAATAGGC-3'
R：5'-TGATGCACTTGCAGAAAACA-3'
FASN F：5'-GGAGGTGGTGATAGCCGGTAT-3'
R：5'-TGGGTAATCCATAGAGCCCAG-3'
SREBP -1c F：5'-GCAGCCACCATCTAGCCTG-3' R 5'-CAGCAGTGAGTCTGCCTTGAT-3' α-SMA F 5'-GTTCAGTGGTGCCTCTGTCA-3' R 5'-ACTGGGACGACATGGAAAAG-3' Desmin F 5'-TCGGCTCTAAGGGCTCCTC-3' R 5'-CGTGGTCAGAAACTCCTGGTT-3' 1.10 统计学方法
使用SPSS 20.0统计软件进行数据分析。计量资料以
2. 结果
2.1 研究人群基本特征
对照组25例，其中男16例，女9例；平均年龄（41.88±12.12）岁。NAFLD组25例，其中男14例，女11例，平均年龄（48.38±13.82）岁。两组年龄比较差异无统计学意义（P>0.05）（表2）。
表 2 研究对象血脂与肾功能参数的分析Table 2. Analysis of blood lipids and renal function parameters in subjects组别 例数 年龄（岁） BUN（mmol/L） Cr（μmol/L） UA（μmol/L） TC（mmol/L） TG（mmol/L） 对照组 25 41.88±12.12 4.33±1.02 53.52±3.06 265.00±9.43 4.14±0.78 1.15±0.53 NAFLD组 25 48.38±13.82 4.49±1.04 79.33±3.06 381.00±18.87 6.21±1.21 3.01±1.32 t值 1.73 2.05 5.97 5.50 15.00 13.23 P值 0.090 0.012 <0.001 <0.001 <0.001 <0.001 2.2 两组患者血脂与肾功能参数比较
NAFLD组尿素氮（BUN）、肌酐（Cr）、尿酸（UA）、甘油三酯（TG）、总胆固醇（TC）水平均高于对照组（P值均<0.05）（表2）。
2.3 下瘀血汤对HFD组小鼠的体质量、血脂及肾功能的影响
与LFD组相比，HFD组小鼠体质量明显增加（P<0.05），TC、TG、BUN及Cr水平均明显升高（P值均<0.05）；XYXD组与HFD组相比，TC、TG、BUN及CR水平均下降，差异均有统计学意义（P值均<0.001）（表3）。
表 3 各组小鼠体质量肾功能、血脂表达改变Table 3. Changes in body weight， renal function， and lipid expression of mice in each group组别 动物数（只） 体质量（g） BUN（mmol/L） Cr（μmol/L） TC（mmol/L） TG（mmol/L） LFD组 8 30.74±2.34 6.14±0.38 5.29±0.30 2.63±0.23 0.53±0.03 HFD组 8 46.34±2.271） 7.49±0.121） 8.63±0.221） 5.46±0.141） 0.83±0.031） XYXD组 8 37.98±2.842） 6.64±0.252） 7.53±0.142） 3.62±0.192） 0.71±0.022） F值 78.13 75.70 432.41 474.30 312.04 P值 <0.001 <0.001 <0.001 <0.001 <0.001 注：与LFD组比较，1）P<0.001；与HFD组比较，2）P<0.001。
2.4 下瘀血汤对HFD组小鼠肝脏炎症及脂肪变的影响
HE染色结果显示：LFD组肝小叶结构正常，肝细胞索从中央静脉呈放射状排列；HFD组小鼠小叶间炎性细胞浸润明显，脂肪变明显，炎症细胞浸润。与HFD组比较，下瘀血汤显著抑制炎性浸润，脂肪变显著减轻（P<0.001）。油红O显色提示：HFD组小鼠肝细胞内可见红色脂滴填充，形状不规则的脂滴排列紧密；XYXD组脂滴较HFD组脂滴减少。各组油红O染色阳性面积百分比差异有统计学意义，其中HFD组显著高于LFD组，XYXD组与HFD组相比，油红O染色阳性面积显著降低（P值均<0.001）（图1）。
2.5 下瘀血汤可对HFD组小鼠肾脏炎症、胶原形成及脂肪变的影响
肾组织HE染色显示：LFD组小鼠肾组织结构正常；HFD组小鼠肾小球系膜细胞和基质增多，可见间质细胞增多，炎症细胞浸润，肾小管上皮细胞淡染，胞质增多；XYXD组肾小球面积略有缩小，系膜增生明显减轻（图2）。油红O染色结果显示：与LFD组相比，HFD组可见大量红色脂滴填充，脂肪沉积明显；与HFD组相比，XYXD组脂滴明显减少，脂肪沉积显著减少（图2）。与LFD组相比，HFD组油红O染色阳性面积显著增加，下瘀血汤干预后显著减少（P值均<0.05）（表4）。天狼星红染色结果显示：与LFD组相比，HFD组肾小球及皮质胶原纤维沉积显著增多，正常结构遭到破坏，增生的胶原明显，而XYXD组可显著抑制胶原沉积明显减轻（图2）。
表 4 各组小鼠肾脏病理学、炎症纤维化指标变化Table 4. Changes of pathological in each group指标 LFD组 HFD组 XYXD组 F值 P值 NAS评分（分） 0.65±0.05 6.04±0.461） 3.61±0.192） 8.74 <0.001 天狼星红染色阳性面积百分比（%） 2.20±0.34 5.45±0.171） 3.26±0.122） 23.73 <0.001 油红O染色阳性面积百分比（%） 7.44±0.87 21.05±0.931） 14.88±0.152） 1.33 <0.001 免疫印迹 TNF-α 1.00±0.22 11.06±2.691） 8.49±2.672） 16.67 <0.001 SREBP-1 1.00±0.03 2.36±0.281） 1.16±0.272） 28.59 <0.001 免疫组化染色阳性面积百分比（%） CD68 0.25±0.06 1.77±0.201） 0.92±0.082） 4.94 <0.001 α-SMA 0.48±0.09 2.29±0.151） 1.49±0.152） 2.71 <0.001 CD68+α-SMA双染色 1.69±0.27 4.79±0.501） 3.40±0.492） 64.54 <0.001 RT-PCR TNF-α 1.00±0.21 2.14±0.491） 1.32±0.192） 26.12 <0.001 IL-6 1.00±0.27 2.34±0.971） 1.21±0.122） 12.92 <0.001 FASN 1.00±0.21 10.05±1.131） 7.30±0.842） 35.42 <0.001 SREBP-1c 1.00±0.35 11.76±1.251） 9.06±1.032） 25.82 <0.001 Desmin 1.00±0.18 2.15±0.871） 1.11±0.192） 11.86 <0.001 α-SMA 1.00±0.57 3.76±0.731） 1.70±0.262） 53.53 <0.001 注：与 LFD组比较，1）P<0.001；与 HFD 组比较：2）P<0.001。
RT-PCR结果显示：与LFD组相比，HFD组TNF-α、IL-6、FASN、SREBP1、Desmin及α-SMA mRNA均显著上升（P值均<0.001）（表4）；与HFD组相比，XYXD组可显著降低其表达（P值均<0.001）。Western Blot结果显示：与LFD组比较，HFD组SREBP1及TNF-α蛋白表达水平上调（P值均<0.05）；与HFD组比较，XYXD组SREBP1及TNF-α蛋白表达水平下调（P值均<0.05）（图3，表4）。
2.6 下瘀血汤对HFD组小鼠肾脏胶原沉积的影响
LFD组小鼠肾组织α-SMA表达较低，HFD组小鼠α-SMA呈强阳性表达，主要分布在肾小球系膜增生和胶原形成；XYXD组α-SMA阳性表达显著下调。CD68在LFD组小鼠肾组织中表达较低，呈弱阳性表达；HFD组小鼠肾组织CD68主要分布在肾小管周围，呈强阳性表达，与α-SMA阳性表达位置相靠近（图4）。免疫组化结果显示：与LFD组相比，HFD组α-SMA、CD68表达及双染阳性表达均显著升高（P值均<0.05），XYXD显著抑制α-SMA、CD68表达及双染阳性表达（P值均<0.05）（表4）。
注： 细箭头，α-SMA（棕色）；粗箭头，CD68（蓝色）。图 4 肾组织免疫组化染色结果（×600）Figure 4. Renal tissue immunohistochemical results（×600）3. 讨论
近年来，不健康的饮食及生活习惯导致NAFLD已迅速成为全球最常见的慢性肝病，目前估计影响全球高达38%的成年人口［1］。NAFLD患者发生慢性肾功能不全（chronic kidney disease，CKD）的风险随着肝脂肪变性的严重程度而增加［14-15］。5%～35%的NAFLD患者罹患CKD，NAFLD成为慢性肾病的一个新兴危险因素［16］，但两者之间的机制研究目前报道较少。临床上无论是NAFLD还是CKD目前都缺乏有效治疗药物。本研究临床结果显示，与健康对照组相比，NAFLD组患者血脂及肾功能指标均升高（P值均<0.05），提示NAFLD患者存在一定程度的肾损伤。同样，在HFD小鼠中发现，其存在肝脏脂肪变及炎症的同时，肾功能及肾脏病理学亦发生变化，包括脂肪变、炎症及胶原形成。
中医强调“肝肾同源”，肝肾在生理、病理上均密切相关，依据肝肾同源理论肝肾精血同源相生，肝病日久，精血衰弱，肾脏运化功能受到影响，故肝功能异常，肾功能也会出现不同程度的变化［17-18］。NAFLD病位在肝，与肝、脾、肾三脏有关，其性质是本虚标实，即肝肾亏虚为本，痰湿血瘀为标。其病机或先天不足，气血亏耗，肾阴阳皆亏，气血停滞，痰瘀湿浊内生，瘀阻肝脉；或脾胃运化失司，水谷不化，液聚脂凝，阻滞于肝筋膜间；或怒气暴伤，气机失调，津液输布失常，郁阻于三焦膜原；或劳逸失调或瘀血内滞［19］。
下瘀血汤由大黄、桃仁和土鳖虫三味中药组成，是活血化瘀的经典方剂，主治瘀阻腹痛及瘀血阻滞、腹中癥块等，包含大黄素、大黄酸、苦杏仁苷等多种活性成分［8］。中医专家共识［12，20-21］意见认为，NAFLD以肝体用失调、脾肾亏虚为主要特点，痰、湿、瘀、热等为主要病理因素，既往研究［22-23］证实，活血化瘀药物可以发挥改善包括肾纤维化在内的肾损伤作用，因此，在理论上下瘀血汤适用于肝肾同治。
本课题组既往实验研究［9］已经证实下瘀血汤对MCD诱导的非酒精性脂肪性肝炎小鼠模型治疗有效。本研究通过HFD诱导的NAFLD模型发现，下瘀血汤可以改善肾小球系膜增生和肾脏胶原生成，减少炎症细胞浸润肾小球炎症。同时，HFD组小鼠TC、TG及Cr、BUN较LFD组升高明显，而XYXD组可改善高血脂及肾功能水平。免疫组化提示，与LFD组相比，HFD组α-SMA和CD68单染及双染阳性均显著升高（P值均<0.05），下瘀血汤显著抑制双阳性染色（P值均<0.05），XYXD组中CD68及α-SMA阳性表达较HFD组明显减少；RT-PCR提示XYXD组同时下调SREBP1、FASN、IL-6、TNF-α、Desmin和α-SMA的mRNA相对表达量，而免疫印迹也同样证实在HFD模型中，脂质代谢因子SREBP1及炎症标志物TNF-α蛋白表达较LFD组明显升高，而下瘀血汤可下调SREBP1及TNF-α蛋白表达。
TNF-α主要由浸润于肾间质中的巨噬细胞、肾小球系膜细胞和小管上皮细胞产生，在CKD中TNF-α可以通过活化核因子-κB信号通路介导炎性介质的转录与表达，加重肾损伤。IL是在多种细胞内广泛分布的细胞因子，通过激活及调节免疫系统，介导机体的炎症反应。IL-6等炎症因子的升高在CKD患者体内通过激活炎症反应的级联诱发炎症风暴，加剧肾脏的炎性损伤［24］。国内外有关NAFLD与肾损伤间关系的研究很少，相关机制尚不清楚。有研究［25］表明，巨噬细胞的汇聚是慢性肾脏疾病进展过程中的一个显著特征，与肾小球滤过率下降、预后不良密切相关。本研究提示HFD诱导的模型小鼠出现了肾脏脂肪变、炎症浸润及胶原沉积和胶原形成，下瘀血汤可通过抑制脂质代谢水平，抑制巨噬细胞产生促炎因子，从而减少肌成纤维细胞形成而发挥肾脏保护作用。
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[1] KENNER B, CHARI ST, KELSEN D, et al. Artificial intelligence and early detection of pancreatic cancer: 2020 summative review[J]. Pancreas, 2021, 50( 3): 251- 279. DOI: 10.1097/MPA.0000000000001762. [2] KAUL V, ENSLIN S, GROSS SA. History of artificial intelligence in medicine[J]. Gastrointest Endosc, 2020, 92( 4): 807- 812. DOI: 10.1016/j.gie.2020.06.040. [3] CAI J, CHEN HD, LU M, et al. Advances in the epidemiology of pancreatic cancer: Trends, risk factors, screening, and prognosis[J]. Cancer Lett, 2021, 520: 1- 11. DOI: 10.1016/j.canlet.2021.06.027. [4] HUANG JJ, LOK V, NGAI CH, et al. Worldwide burden of, risk factors for, and trends in pancreatic cancer[J]. Gastroenterology, 2021, 160( 3): 744- 754. DOI: 10.1053/j.gastro.2020.10.007. [5] GRANATA V, FUSCO R, SETOLA SV, et al. Risk assessment and pancreatic cancer: Diagnostic management and artificial intelligence[J]. Cancers, 2023, 15( 2): 351. DOI: 10.3390/cancers15020351. [6] YANG JS, XU RY, WANG CC, et al. Early screening and diagnosis strategies of pancreatic cancer: A comprehensive review[J]. Cancer Commun, 2021, 41( 12): 1257- 1274. DOI: 10.1002/cac2.12204. [7] PEREIRA SP, OLDFIELD L, NEY A, et al. Early detection of pancreatic cancer[J]. Lancet Gastroenterol Hepatol, 2020, 5( 7): 698- 710. DOI: 10.1016/S2468-1253(19)30416-9. [8] STOFFEL EM, BRAND RE, GOGGINS M. Pancreatic cancer: Changing epidemiology and new approaches to risk assessment, early detection, and prevention[J]. Gastroenterology, 2023, 164( 5): 752- 765. DOI: 10.1053/j.gastro.2023.02.012. [9] BOURSI B, FINKELMAN B, GIANTONIO BJ, et al. A clinical prediction model to assess risk for pancreatic cancer among patients with new-onset diabetes[J]. Gastroenterology, 2017, 152( 4): 840- 850. DOI: 10.1053/j.gastro.2016.11.046. [10] PLACIDO D, YUAN B, HJALTELIN JX, et al. A deep learning algorithm to predict risk of pancreatic cancer from disease trajectories[J]. Nat Med, 2023, 29( 5): 1113- 1122. DOI: 10.1038/s41591-023-02332-5. [11] BLYUSS O, ZAIKIN A, CHEREPANOVA V, et al. Development of PancRISK, a urine biomarker-based risk score for stratified screening of pancreatic cancer patients[J]. Br J Cancer, 2020, 122( 5): 692- 696. DOI: 10.1038/s41416-019-0694-0. [12] CAO K, XIA YD, YAO JW, et al. Large-scale pancreatic cancer detection via non-contrast CT and deep learning[J]. Nat Med, 2023, 29( 12): 3033- 3043. DOI: 10.1038/s41591-023-02640-w. [13] Chinese Pancreatic Surgery Association, Chinese Society of Surgery, Chinese Medical Association. Guidelines for the diagnosis and treatment of pancreatic cancer in China(2021)[J]. Chin J Dig Surg, 2021, 20( 7): 713- 729. DOI: 10.3760/cma.j.cn115610-20210618-00289.中华医学会外科学分会胰腺外科学组. 中国胰腺癌诊治指南(2021)[J]. 中华消化外科杂志, 2021, 20( 7): 713- 729. DOI: 10.3760/cma.j.cn115610-20210618-00289. [14] MIZRAHI JD, SURANA R, VALLE JW, et al. Pancreatic cancer[J]. Lancet, 2020, 395( 10242): 2008- 2020. DOI: 10.1016/S0140-6736(20)30974-0. [15] CHEN PT, WU TH, WANG PC, et al. Pancreatic cancer detection on CT scans with deep learning: A nationwide population-based study[J]. Radiology, 2023, 306( 1): 172- 182. DOI: 10.1148/radiol.220152. [16] MA H, LIU ZX, ZHANG JJ, et al. Construction of a convolutional neural network classifier developed by computed tomography images for pancreatic cancer diagnosis[J]. World J Gastroenterol, 2020, 26( 34): 5156- 5168. DOI: 10.3748/wjg.v26.i34.5156. [17] MUKHERJEE S, PATRA A, KHASAWNEH H, et al. Radiomics-based machine-learning models can detect pancreatic cancer on prediagnostic computed tomography scans at a substantial lead time before clinical diagnosis[J]. Gastroenterology, 2022, 163( 5): 1435- 1446. DOI: 10.1053/j.gastro.2022.06.066. [18] MARYA NB, POWERS PD, CHARI ST, et al. Utilisation of artificial intelligence for the development of an EUS-convolutional neural network model trained to enhance the diagnosis of autoimmune pancreatitis[J]. Gut, 2021, 70( 7): 1335- 1344. DOI: 10.1136/gutjnl-2020-322821. [19] TONOZUKA R, ITOI T, NAGATA N, et al. Deep learning analysis for the detection of pancreatic cancer on endosonographic images: A pilot study[J]. J Hepatobiliary Pancreat Sci, 2021, 28( 1): 95- 104. DOI: 10.1002/jhbp.825. [20] HUANG BW, HUANG HR, ZHANG ST, et al. Artificial intelligence in pancreatic cancer[J]. Theranostics, 2022, 12( 16): 6931- 6954. DOI: 10.7150/thno.77949. [21] MAHMOUDI T, KOUZAHKANAN ZM, RADMARD AR, et al. Segmentation of pancreatic ductal adenocarcinoma(PDAC) and surrounding vessels in CT images using deep convolutional neural networks and texture descriptors[J]. Sci Rep, 2022, 12( 1): 3092. DOI: 10.1038/s41598-022-07111-9. [22] XIE TS, WANG XY, LI ML, et al. Pancreatic ductal adenocarcinoma: A radiomics nomogram outperforms clinical model and TNM staging for survival estimation after curative resection[J]. Eur Radiol, 2020, 30( 5): 2513- 2524. DOI: 10.1007/s00330-019-06600-2. [23] WITKIEWICZ AK, MCMILLAN EA, BALAJI U, et al. Whole-exome sequencing of pancreatic cancer defines genetic diversity and therapeutic targets[J]. Nat Commun, 2015, 6: 6744. DOI: 10.1038/ncomms7744. [24] BAGANTE F, SPOLVERATO G, RUZZENENTE A, et al. Artificial neural networks for multi-omics classifications of hepato-pancreato-biliary cancers: Towards the clinical application of genetic data[J]. Eur J Cancer, 2021, 148: 348- 358. DOI: 10.1016/j.ejca.2021.01.049. [25] WEI Q, RAMSEY SA. Predicting chemotherapy response using a variational autoencoder approach[J]. BMC Bioinformatics, 2021, 22( 1): 453. DOI: 10.1186/s12859-021-04339-6. [26] CHEN DS, MELLMAN I. Elements of cancer immunity and the cancer-immune set point[J]. Nature, 2017, 541( 7637): 321- 330. DOI: 10.1038/nature21349. [27] BIAN Y, LIU YF, LI J, et al. Machine learning for computed tomography radiomics: Prediction of tumor-infiltrating lymphocytes in patients with pancreatic ductal adenocarcinoma[J]. Pancreas, 2022, 51( 5): 549- 558. DOI: 10.1097/MPA.0000000000002069. [28] WATSON MD, BAIMAS-GEORGE MR, MURPHY KJ, et al. Pure and hybrid deep learning models can predict pathologic tumor response to neoadjuvant therapy in pancreatic adenocarcinoma: A pilot study[J]. Am Surg, 2021, 87( 12): 1901- 1909. DOI: 10.1177/0003134820982557. [29] Study Group of Pancreatic Surgery in Chinese Society of Surgery of Chinese Medical Association; Pancreatic Disease Committee of Chinese Research Hospital Association; Editorial Board of Chinese Journal of Surgery. A consensus statement on the diagnosis, treatment, and prevention of common complications after pancreatic surgery(2017)[J]. Chin J Surg, 2017, 55( 5): 328- 334. DOI: 10.3760/cma.j.issn.0529-5815.2017.05.003.中华医学会外科学分会胰腺外科学组, 中国研究型医院学会胰腺病专业委员会, 中华外科杂志编辑部. 胰腺术后外科常见并发症诊治及预防的专家共识(2017)[J]. 中华外科杂志, 2017, 55( 5): 328- 334. DOI: 10.3760/cma.j.issn.0529-5815.2017.05.003. [30] CALLERY MP, PRATT WB, KENT TS, et al. A prospectively validated clinical risk score accurately predicts pancreatic fistula after pancreatoduodenectomy[J]. J Am Coll Surg, 2013, 216( 1): 1- 14. DOI: 10.1016/j.jamcollsurg.2012.09.002. [31] SHEN ZY, CHEN HD, WANG WS, et al. Machine learning algorithms as early diagnostic tools for pancreatic fistula following pancreaticoduodenectomy and guide drain removal: A retrospective cohort study[J]. Int J Surg, 2022, 102: 106638. DOI: 10.1016/j.ijsu.2022.106638. [32] YOO J, YOON SH, LEE DH, et al. Body composition analysis using convolutional neural network in predicting postoperative pancreatic fistula and survival after pancreatoduodenectomy for pancreatic cancer[J]. Eur J Radiol, 2023, 169: 111182. DOI: 10.1016/j.ejrad.2023.111182. [33] KAMBAKAMBA P, MANNIL M, HERRERA PE, et al. The potential of machine learning to predict postoperative pancreatic fistula based on preoperative, non-contrast-enhanced CT: A proof-of-principle study[J]. Surgery, 2020, 167( 2): 448- 454. DOI: 10.1016/j.surg.2019.09.019. [34] HAN IW, CHO K, RYU Y, et al. Risk prediction platform for pancreatic fistula after pancreatoduodenectomy using artificial intelligence[J]. World J Gastroenterol, 2020, 26( 30): 4453- 4464. DOI: 10.3748/wjg.v26.i30.4453. [35] WALCZAK S, VELANOVICH V. An evaluation of artificial neural networks in predicting pancreatic cancer survival[J]. J Gastrointest Surg, 2017, 21( 10): 1606- 1612. DOI: 10.1007/s11605-017-3518-7. [36] LIN JX, YIN MY, LIU L, et al. The development of a prediction model based on random survival forest for the postoperative prognosis of pancreatic cancer: A SEER-based study[J]. Cancers, 2022, 14( 19): 4667. DOI: 10.3390/cancers14194667. [37] HE M, CHEN XY, WELS M, et al. Computed tomography-based radiomics evaluation of postoperative local recurrence of pancreatic ductal adenocarcinoma[J]. Acad Radiol, 2023, 30( 4): 680- 688. DOI: 10.1016/j.acra.2022.05.019. [38] YOKOYAMA S, HAMADA T, HIGASHI M, et al. Predicted prognosis of patients with pancreatic cancer by machine learning[J]. Clin Cancer Res, 2020, 26( 10): 2411- 2421. DOI: 10.1158/1078-0432.CCR-19-1247. [39] LEE W, PARK HJ, LEE HJ, et al. Preoperative data-based deep learning model for predicting postoperative survival in pancreatic cancer patients[J]. Int J Surg, 2022, 105: 106851. DOI: 10.1016/j.ijsu.2022.106851. [40] KUMAR V, GU YH, BASU S, et al. Radiomics: The process and the challenges[J]. Magn Reson Imaging, 2012, 30( 9): 1234- 1248. DOI: 10.1016/j.mri.2012.06.010. [41] VARGHESE BA, CEN SY, HWANG DH, et al. Texture analysis of imaging: What radiologists need to know[J]. AJR Am J Roentgenol, 2019, 212( 3): 520- 528. DOI: 10.2214/AJR.18.20624. [42] KATTA MR, KALLURU PKR, BAVISHI DA, et al. Artificial intelligence in pancreatic cancer: Diagnosis, limitations, and the future prospects-a narrative review[J]. J Cancer Res Clin Oncol, 2023, 149( 9): 6743- 6751. DOI: 10.1007/s00432-023-04625-1. [43] LIANG ZX, YE LS, YANG Y. Application of artificial intelligence in liver transplantation[J]. J Clin Hepatol, 2022, 38( 1): 30- 34. DOI: 10.3969/j.issn.1001-5256.2022.01.005.梁智星, 叶林森, 杨扬. 人工智能在肝移植中的应用[J]. 临床肝胆病杂志, 2022, 38( 1): 30- 34. DOI: 10.3969/j.issn.1001-5256.2022.01.005. -
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