基于视觉Transformer网络的胰腺癌病理切片可解释风险评分预后模型研究

　　本研究针对胰腺癌(PC)预后评估的临床难题，开发了一种改进的视觉Transformer(ViT)深度学习模型，通过分析H&E染色全切片图像(WSI)构建可解释风险评分系统。研究整合TCGA和真实世界共153例患者数据，模型在测试集中对总生存期(OS)和无病生存期(DFS)预测的C-index分别达0.79和0.82，风险评分与患者预后显著相关(p<0.05)，AUC最高达0.849。该技术为胰腺癌精准医疗提供了新型数字化病理分析工具。

　　

胰腺癌(PDAC)作为"癌中之王"，其五年生存率仅11%，约半数患者在确诊时已发生转移。传统病理诊断难以量化评估肿瘤异质性，而数字病理(DP)与人工智能(AI)的结合为突破这一困境带来希望。现有深度学习研究多聚焦于放射组学领域，对病理切片预后价值的挖掘严重不足。本研究创新性地将视觉Transformer(ViT)这一自然语言处理领域的革命性技术引入胰腺癌病理分析，旨在开发可解释的预后预测模型。

研究团队采用多中心队列设计，整合TCGA数据库125例和嘉兴学院附属医院28例胰腺癌患者的H&E染色全切片图像(WSI)。关键技术包括：1)基于空间注意力机制的改进ViT模型，在ImageNet2012预训练基础上进行微调；2)20,000×20,000像素图像块处理流程；3)5折交叉验证评估体系；4)风险评分与临床结局的统计学关联分析。

3.1 Modified ViT模型可有效预测患者临床预后

测试集结果显示，改进ViT模型对OS和DFS预测的C-index平均值分别达到0.79和0.82，验证集保持0.62以上的预测效能，显著优于传统病理评估方法。

3.2 模型相关风险评分分布与病例可视化

风险评分在0.17-0.95区间的患者占比最高，对应中位生存期24个月。值得注意的是，低风险患者的病理切片显示更清晰的组织学特征，提示风险评分可能反映肿瘤微环境(TME)的空间异质性。

3.3 高风险评分导致不良预后

在所有数据集中，高风险组患者均表现出更短的OS和更高的复发风险(p<0.05)。训练集的AUC达到0.847(OS)和0.849(DFS)，验证了模型的稳定性和泛化能力。

3.4 风险评分预测患者预后

ROC曲线分析证实风险评分具有优异的鉴别效能，测试集AUC维持在0.813-0.834区间，为临床决策提供了可靠量化工具。

这项发表于《Discover Oncology》的研究开创性地证明了ViT网络在挖掘胰腺癌病理切片预后价值方面的独特优势。通过可解释风险评分系统，不仅实现了生存预测的精准量化，还揭示了组织学特征与预后的潜在关联。尽管存在样本量有限等局限性，该技术路线为发展"病理组学"提供了新范式，未来整合基因组和临床数据将进一步提升预测效能。研究团队特别指出，清晰度更高的病理图像往往对应更好预后，这一发现为探索肿瘤微环境的空间特征开辟了新方向。