癌症‘登月计划’项目旨在彻底改变肿瘤手术

转载自约翰和马西亚·普莱斯工程学院。

尽管癌症治疗方法越来越多且越来越复杂，但一种相对直接的方法将始终存在：切除体内的病变组织。

此类癌症手术一直面临的一个挑战是，在尽可能保留受影响器官的同时，确保切除所有癌细胞。所谓癌肿的“边缘”即使直接用显微镜观察也难以确切界定，在患者术前接受的非侵入性扫描中更是模糊不清。

因此，外科医生必须依靠眼睛和最佳判断来确定切除多少组织，而这一切都是在患者被麻醉的状态下进行。这里的错误后果很严重，因为这些错误不会立即显现：在癌细胞开始形成新肿瘤之前，几乎无法判断患者体内是否仍有癌细胞残留。

犹他大学卡勒特计算学院的教授瓦莱里奥·帕斯库奇目前正在与杜兰大学和佐治亚大学的研究人员合作，开展一项新的“拜登抗癌登月计划”项目，该项目旨在彻底改变癌症治疗的这一方面。

周二，总统乔·拜登和第一夫人吉尔·拜登宣布，将提供高达2300万美元的奖金，用于开发一种成像系统，使医生能够在手术过程中扫描肿瘤，并在几分钟内判断是否有癌组织残留。在手术室，当患者仍在麻醉状态时，医生将能够确信已从该区域切除所有癌细胞，从而避免重复进行侵入性手术。

“我们今天宣布的资金将帮助这些工具进入手术室，以便立即可视化肿瘤，而无需等待数天和数周，也无需再次打开患者身体进行检查，”拜登在杜兰大学新奥尔良校区的仪式上表示，“这是减少后续手术需求、改善治疗方法的很有希望的一步。整体疗效将会更好。”

这笔资金来自拜登成立的联邦资助机构——高级研究计划局健康部（ARPA-H），其儿子博于2015年死于脑癌。该机构致力于迅速推进高潜力、高影响力的生物医学研究，而这些研究是传统研究或商业活动难以实现的。

杜兰大学的研究人员致力于克服技术计算和工程挑战，争取在未来五年内将这种先进的成像设备变为现实。要获得全额的2300万美元资金，研究团队需要在工作中达到某些里程碑。

“目前，外科医生可能需要数天到数周的时间才能知道是否切除了所有肿瘤，而我们的目标是将这个时间缩短到10分钟，即在患者仍在手术台上的时候，”生物医学工程副教授、杜兰大学科学与工程学院该项目首席研究员J.昆西·布朗说，“如果成功，我们的工作将彻底改变我们所知的癌症手术。”

该项目名为MAGIC-SCAN（机器学习辅助巨型图像癌症边缘扫描仪），将是世界上速度最快的高分辨率组织扫描仪之一，能够在几分钟内检测到切除器官表面残留的癌细胞。该系统将通过对数千次临床扫描进行训练，从而在生成肿瘤表面高度详细的3D地图时，准确地在细胞层面标记出癌症。一旦地图完成，外科医生就可以将癌症边缘与手术部位内的对应部分进行匹配，并根据需要切除额外的组织。

杜兰大学的研究人员已经使用前列腺癌和结直肠癌患者（这两种肿瘤最难切除）开发这项技术，并成功将检测时间缩短到约45分钟。

帕斯库奇和他的犹他大学同事们将致力于构建处理患者庞大数据集所需的网络基础设施，这些数据集是训练机器学习模型所必需的。该项目中的这一部分被称为FASTMAP，即“在PB级数据上训练机器学习模型的快速加速支持”，它体现了犹他大学科学计算和成像（SCI）研究所的工作，帕斯库奇是该研究所的教员。

“FASTMAP是一种以人为本的方法，通过在两个关键领域采用国家科学数据结构基础设施，为癌症研究创新出负责任的人工智能，”帕斯库奇说。“首先，FASTMAP将引入一种高性能计算的网络基础设施，能够在几天内反复开发和训练新的AI模型，处理PB级数据，供临床病理学家进行持续反馈和验证。

“其次，”他说，“FASTMAP将开发高精度AI模型，这些模型可以在手术室中几分钟内执行，为外科医生提供实时手术指导。”

与杜兰大学和U大学合作的还有来自佐治亚大学的研究人员，他们将致力于提高成像分辨率的质量。

该设备的临床验证将由洛杉矶西达赛奈医疗中心、东南路易斯安那退伍军人医院和东杰斐逊总医院合作伙伴共同完成。由杜兰大学分拆出的Instapath公司将帮助团队开发符合美国食品药品监督管理局（Food and Drug Administration）要求的新型扫描仪版本。该项目是ARPA-H更广泛倡议的一部分，旨在开发精准外科手术干预（PSI），以提高手术准确性并减少错误。

犹他大学是亨茨曼癌症研究所的所在地，该研究所是美国国家癌症研究所指定的综合性癌症中心。2016年，时任副总统拜登在亨茨曼癌症研究所启动了国家癌症登月计划。