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核医学的未来:人工智能、治疗学及其他

最近的突破让一件事变得清晰:核医学的未来将专注于治疗,就像专注于诊断一样。

虽然全身成像等技术进步正在彻底改变正电子发射断层扫描(PET)成像系统的诊断能力,但治疗学(发现和攻击肿瘤的能力)表明,该领域确实是核医学,而不仅仅是诊断。它也成为精准医学——尤其是精准精神病学的重要组成部分。

虽然尚未实现,但核医学领域的人工智能已准备好承担更繁琐的日常任务,使核医学医生能够专注于更复杂的活动。此外,所有这些领域的研究仍在继续,未来几年有望有更多的创新。

核医学:简单入门

核医学涉及使用放射性药物(又名放射性示踪剂或放射性同位素)来诊断和治疗疾病。在诊断研究中,临床医生将放射性药物注射到病人的血液中。成像工具-通常是PET扫描-跟踪其路径。

组织或器官吸收放射性药物的程度可以表明所研究的器官或组织的功能水平。这使医生能够更好地评估和诊断不同的情况。1

但核医学并不仅仅局限于诊断。

治疗学:治疗与诊断相结合

在核医学中,治疗学是治疗诊断-指部署能够找到病人肿瘤的放射性药物攻击肿瘤部位。这种配对可以帮助定制疾病管理并预测治疗反应和毒性。2

这一领域发展迅速,但并不新鲜。事实上,核治疗学已经有将近80年的历史了。它始于使用放射性碘(碘-131)诊断和治疗甲状腺癌。3.从那时起,它已经走过了漫长的道路。

特别是,神经内分泌肿瘤和前列腺癌治疗学的建立代表了核医学最重要的新兴趋势之一,医学博士Johannes Czernin说,他是分子和医学药理学系教授和副主席,Ahmanson转化治疗学部门主任,JCCC癌症分子成像、纳米技术和治疗学项目主任。

国家综合癌症网络(NCCN)最近将前列腺膜特异性抗原(PSMA) PET成像纳入其前列腺癌管理指南。4Czernin称这是“一个重大的游戏改变者”,可以支持改善患者的治疗效果。

除了使医生能够提供更精确的治疗方法外,改善癌症分期也使他们能够了解患者何时需要姑息治疗。5

切尔宁还提到了最近的VISION试验。这项研究表明,靶向PSMA治疗延长了晚期前列腺癌患者的生命。6他预计许多患者将从治疗中受益,并指出“目前正在进行许多研究,以确定早期针对psma的治疗是否能带来更好的结果。”

Czernin解释说,总的来说,治疗学的进步大大增加了核医学可以治疗的疾病的数量。除了甲状腺癌和前列腺癌,治疗副神经节瘤/嗜铬细胞瘤和神经内分泌肿瘤也是可行的。他补充说,创新仍在继续,研究人员正在探索几个新的目标。

新的诊断方向:精确精神病学和神经变性

核治疗已成为精准医学的重要组成部分。2

然而,直到最近,精准医学的进步在很大程度上把精神病学甩在了后面。随着精确精神病学的出现,这种情况正在改变。7最近的研究已经探索了PET作为识别精神病亚型的工具。8这可以指导针对特定亚型的治疗干预——换句话说,针对特定情况找到适当的治疗方法。这可能反过来支持更好的患者治疗结果。9

核医学也可能导致神经退行性疾病如帕金森病和阿尔茨海默病的早期诊断。许多专家认为,脑PET示踪剂最终将使这些疾病的大部分(如果不是全部的话)可视化。这可以在任何症状出现之前进行诊断。10早期诊断可以在可能的情况下进行早期治疗。它还为患者提供了更多参与临床试验的机会,其中许多临床试验寻求症状前的受试者。这使他们能够获得尚未上市的实验性药物。

全身PET成像:重大突破

PET技术的创新正在改变核医学的诊断能力。根据Czernin的说法,最重要的新兴技术是PET仪器,特别是全身PET成像。“这些系统的灵敏度提高了40倍,使医生能够更早地发现癌症,并更准确地对其进行分期。”

全身PET成像提供了一个分子解剖的观点,给临床医生对病人的情况更广阔的视角。在其他好处中,这种方法:9、11

  • 让临床医生可以一次看到整个身体
  • 提供比以往更高质量的PET诊断扫描
  • 扫描速度比目前的PET快40倍,辐射剂量低40倍,这对重复扫描和儿科使用特别有益
  • 在20到30秒内完成全身扫描
  • 提高图像质量,使医生能够更早地看到较小的肿瘤和其他疾病
  • 提供同时评估所有器官和组织活动的能力

Czernin和一份2020年的报告的合著者核医学杂志一篇关于医学未来的文章预测:“将具有更长的轴向视野的设备用于研究和临床将是未来工作的重要组成部分。”

核医学中的人工智能:尚待实现

Czernin说,尽管人们对人工智能和机器学习议论纷纷,但它们对核医学的真正临床价值尚未实现。人工智能诊断核医学仍处于起步阶段,尚未兑现其改善疾病诊断的承诺。因此,广泛的临床应用不会在不久的将来。

听一些人谈论人工智能在医学领域的未来,你几乎会认为这是一种魔法。当然,具有讽刺意味的是,人工智能最大的潜力在于管理日常事务,而非复杂事务。很快,人工智能将允许自动化劳动密集型但不需要认知的任务。12

由于“训练有素”的人工智能算法(又名机器学习),这些繁琐而耗时的任务可能会完全自动化。13机器学习应用程序实时评估数据并相应地改变其行为。“我可以预见工作流程的改进,包括图像采集和图像重建,”Czernin说。

这意味着人类将花更多的时间做自己最擅长的事情:需要洞察力、智慧和想象力的活动。他们获得的时间将使核医生能够为全面的患者管理提供全面和综合的专业知识。

Czernin说,如果人工智能在解释图像方面真的像人类一样有能力,那么成像专家将变得更像顾问。最终,人工智能可以检测疾病,并根据分子成像特征进行预测和分类。13例如,根据Czernin的说法,人工智能可能有助于确定哪些患者是治疗方法(如psma靶向治疗)的最佳人选。

不要指望人工智能会接管核医学;它的潜力在于支持医生把工作做到最好。

核医学的未来:专业与科学

核医学的趋势表明,它正在成为病人护理的一个组成部分。根据切尔宁的说法,它将“作为一门高度专业化的学科独立存在,并与患者的整体护理相结合。”

这是一个宽泛的预测,而且有很好的理由。在那篇关于2020年核医学未来的文章中,他和他的合著者警告说,这是“众所周知的难以预测”。9

不可预测性并不是坏事。他们写道:“核医学的发展一直是不可预测的,因为该领域一直具有创新性,能够迅速适应新的科学发展和临床需求。如果这种创新继续下去,毫无疑问,核医学的未来是光明的。”9


1:https://www.kriview.com/services/modalities/nuclear-medicine-molecular-imaging
2:https://pubs.rsna.org/doi/full/10.1148/rg.2020200021
3:https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/8829276/
4:https://www.nccn.org/guidelines/guidelines-detail?category=1&id=1459
5:https://www.mddionline.com/radiological/radiopharmaceuticals-are-proving-be-important-tool-medical-profession
6:https://www.cancer.gov/news-events/cancer-currents-blog/2021/prostate-cancer-psma-radiopharmaceutical-vision
7:https://bmcmedicine.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12916-017-0849-x
8:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6744961/
9:https://jnm.snmjournals.org/content/61/Supplement_2/263S
10:https://health.ucdavis.edu/health-magazine/issues/summer2019/noteworthy/explorer-scanner.html
11:https://health.ucdavis.edu/radiology/myexam/PET/Equipment/explorer.html
12:https://jnm.snmjournals.org/content/60/Supplement_2/29S.long
13:https://pubs.rsna.org/doi/full/10.1148/radiol.2019190385

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