Cancer Cell | 上海交通大学刘颖斌等提出了一种液体活检和放射学的多模式整合用于胆囊癌和良性疾病的无创诊断方法

本研究由上海交通大学的刘颖斌等学者提出了一种结合液体活检和放射学的多模式整合方法，用于胆囊癌（GBC）和良性疾病的非侵入性诊断。研究通过前瞻性多中心临床试验，开发了一个名为GBCseeker的基于人工智能的集成模型，该模型利用无细胞DNA（cfDNA）的遗传特征、放射特征和临床信息，有效区分GBC和胆囊良性病变（GBBLs）。结果显示，该模型在发现队列和外部验证队列中的准确率分别为93.33%和87.76%，显著减少了外科医生的诊断错误，并有助于手术决策。此外，研究还探讨了cfDNA在GBC诊断中的应用潜力，强调了其在提高诊断准确性和优化治疗策略中的重要性。