肺腺癌靶向耐药谱系转换AI预警系统

需求详情

需求基础：接受EGFR-TKI等靶向治疗后出现耐药的肺腺癌患者中约有3％-10%的患者会发生向小细胞肺癌（SCLC）或鳞癌的“谱系转换（LineagePlasticity）”。由于肿瘤具有高度的空间异质性，患者初始病理组织活检仅能代表“单点”状态，极易漏掉已经潜伏的“双源混合（如腺鳞癌）”成分，且动态血液Panel监测成本高昂、早中期灵敏度低，而常规随访影像仅凭肉眼极难区分“治疗诱导坏死”与“谱系转换前期无序重构”，导致临床无法在无创、经济的前提下，对肿瘤在治疗压力下的演化轨迹进行早期、精准的动态捕获。需求内容：构建一个融合“基线静态数据”（初始组织Panel突变，如TP53/RB1）与“动态纵向数据”（连续随访的CT放射组学特征以及肿瘤标志物）的AI智能体，在影像学出现RECIST标准明确进展前3-6个月，精准捕获肿瘤内部纹理熵值的非线性激增等早期信号，提前预警“谱系转换”及“潜伏双源爆发”风险；同时实现虚拟活检，在无法实施二次穿刺的情况下，通过AI算法对整个肿瘤进行“栖息地成像（HabitatMapping）””，实现无创的病理亚型成分估算，最终输出具有强可解释性的临床分流决策建议，协助医生及时调整治疗方案，在显著降低患者综合经济负担的同时，实现肺癌耐药管理的主动精准干预。