الذكاء الاصطناعي وأبحاث السرطان ── 2026-10-15
أبحاث جديدة عن السرطان والذكاء الاصطناعي، تُجمع من تغذيات المجلات العلمية وPubMed (بحث عبر جميع المجلات) وOpenAlex (فهرس عام يُستخدم بدلًا من Google Scholar)، ويحكم عليها Jev (ذكاء اصطناعي يُصدر أحكامًا لغوية): بحث أصلي، الذكاء الاصطناعي محوري، أي من 13 موضوعًا، علاج أو تجارب، ثم تُرتّب حسب الأهمية حتى حد يومي. لا تُصفّى المجلات بحسب معامل التأثير؛ ويعرض كل بحث ما يعادل معامل التأثير لمجلته (متوسط الاستشهادات لعامين في OpenAlex) وتاريخ تلك القيمة. ويعرض كل إدخال الملخص الأصلي الكامل.
القراءة حسب نوع السرطان: بيولوجيا السرطان（1） · الثدي（2） · الرئة（2） · البنكرياس（0） · البروستاتا（0） · ACC（0） · الدماغ（2） · المبيض（0） · بطانة الرحم（0） · المعدة（0） · الكبد (1) · الكلى（0） · المثانة（0）
البيولوجيا الجزيئية للسرطان والذكاء الاصطناعي
- الملخص
يُعد التنبؤ الدقيق بالانتكاس بعد الجراحة أمرًا أساسيًا للتدبير الفردي وتخطيط المتابعة لدى المرضى المصابين بسرطانة الظهارة البولية للجهاز البولي العلوي (UTUC). ومع ذلك، لا يزال تصنيف المخاطر الموثوق تحديًا بسبب الطبيعة غير المتجانسة لخصائص التصوير والمعلومات السريرية. في هذه الدراسة، نقترح إطارًا متعدد الوسائط لدعم القرار السريري يدمج صور التصوير المقطعي المحوسب (CT) المعزز بالتباين مع المتغيرات السريرية المتاحة بشكل روتيني للتنبؤ بالانتكاس بعد الجراحة. يعتمد الإطار المقترح استراتيجية تعلّم متكاملة بين الصور والبيانات السريرية لتعزيز التوافق الدلالي بين التمثيلات البصرية والسياق السريري الخاص بكل مريض. تُوجَّه ميزات التصوير بمحفزات دلالية مستنيرة سريريًا، بينما تعمل آلية دمج ديناميكية على موازنة مساهمات الوسائط المختلفة بشكل تكيفي. يتيح هذا التصميم تفاعلًا متينًا متعدد الوسائط ويحسّن تقدير المخاطر الفردية. تم تقييم الإطار باستخدام مجموعة استرجاعية من مرضى UTUC تضم 160 مريضًا عولجوا بين عامي 2016 و2023، بينهم 59 حالة انتكاس و101 حالة بلا انتكاس. تُظهر النتائج التجريبية أن الطريقة المقترحة تحقق مساحة تحت منحنى خصائص تشغيل المستقبِل (AUC) قدرها 0.87، مما يدل على أداء متفوق مقارنة بالنماذج التقليدية القائمة على الشبكات العصبية الالتفافية ونماذج مرجعية متعددة الوسائط ممثِّلة. كما تشير التحليلات النوعية إلى تحسّن التوافق بين أنماط التصوير والعوامل السريرية، مع تقديم رؤى قابلة للتفسير عبر التصور المرئي القائم على الانتباه. وتشير هذه النتائج إلى أن الإطار متعدد الوسائط المقترح يوفر نهجًا واعدًا لتصنيف مخاطر انتكاس UTUC بعد الجراحة، وقد يدعم اتخاذ القرار السريري والتدبير بعد الجراحي المتكيف مع المخاطر.
ما يعادل معامل التأثير للمجلة: 3.9 (متوسط الاستشهاد لمدة عامين وفق OpenAlex، القيمة حتى 2026-10-13، تم الاسترجاع في 2026-10-15؛ وليس معامل التأثير الرسمي من Clarivate)المرجع: Liu D, Zhao T, Zhang S, Fang L. CLIP-CGPNet: نظام متعدد الوسائط لدعم القرار السريري للتنبؤ بتكرار سرطان الظهارة الانتقالية للجهاز البولي العلوي بعد الجراحة. J Digit Imaging Inform med. 2026 Oct 13 [نشر إلكترونيًا قبل الطباعة]. doi:10.1007/s10278-026-02358-4.تم التحقق: الملخص فقط
عرض كل أبحاث بيولوجيا السرطان (1) →
سرطان الثدي: العلاج والتجارب السريرية والذكاء الاصطناعي
- الملخص
يُعدّ التصنيف الجزيئي الفرعي لسرطان الثدي قبل الجراحة أمرًا أساسيًا لاختيار العلاج وتقييم التكهّن، ومع ذلك فإن معظم نهج التعلم العميق تصوغ التنبؤ بالنمط الفرعي كمهمة تقليدية مسطّحة متعددة الفئات دون أن تعكس عملية القرار السريري المتسلسلة. وقد طوّرنا HCF-Net، وهي شبكة اندماج متتالية هرمية تقسّم التنبؤ بالنمط الفرعي إلى ثلاث عقد قرار ثنائية متوافقة سريريًا، وتدمج التصوير بالرنين المغناطيسي الديناميكي المعزّز بالتباين (DCE-MRI) متعدد الأطوار مع المعلومات السريرية والإشعاعية. طُوّر النموذج وتم التحقق منه بأثر رجعي باستخدام مجموعة ثنائية المراكز تضم 373 امرأة خضعن لتصوير DCE-MRI متعدد الأطوار بقوة 3.0 T قبل الجراحة. وعلى مجموعة اختبار مستقلة (n = 75)، حقق HCF-Net قيمة Macro-AUC بلغت 0.868 (فاصل الثقة 95%، 0.806-0.923)، ودقة بلغت 73.3%، وقيمة Macro-F1 بلغت 0.732، ومعامل كابا لكوهين (κ) بلغ 0.631. وحقق نموذج الدمج باستمرار أعلى قيمة AUC في عقد القرار الهرمية الثلاث جميعها، إذ بلغت 0.890 للأورام اللمينالية مقابل غير اللمينالية، و0.865 للورم اللمينالي A مقابل اللمينالي B، و0.974 للأورام المُثرية بـ HER2 مقابل الأورام ثلاثية السلبية. ولوحظ الترتيب نفسه لاستراتيجيات التصنيف مع الشبكة الأساسية ConvNeXt-Tiny. وبالمقارنة مع استراتيجيات التصنيف المسطّح التقليدية، وفّر التفكيك المتتالي الهرمي والدمج على مستوى القرار مكاسب كبيرة في الأداء. وتشير هذه النتائج إلى أن إطار دمج هرمي متوافق مع مسارات القرار السريري قد يوفّر نهجًا فعّالًا وقابلًا للتفسير للتنبؤ بالنمط الجزيئي الفرعي لسرطان الثدي قبل الجراحة.
ما يعادل معامل التأثير للمجلة: 3.9 (متوسط الاستشهاد لمدة عامين وفق OpenAlex، القيمة حتى 2026-10-13، تم الاسترجاع في 2026-10-15؛ وليس معامل التأثير الرسمي من Clarivate)المرجع: Chen Y, Hu L, Hou J, Xie Y, Nie S, Jiang Y، وآخرون. HCF-Net: شبكة اندماج تتابعي هرمي متوافقة مع مسارات العلاج السريري للتصنيف الجزيئي الفرعي لسرطان الثدي قبل الجراحة على التصوير بالرنين المغناطيسي الديناميكي المعزز بالتباين. J Digit Imaging Inform med. 2026 Oct 13 [نشر إلكتروني قبل الطباعة]. doi:10.1007/s10278-026-02331-1.تم التحقق: الملخص فقط - الملخص
يوصّف الراديومكس المعتمد على الموائل (Habitat radiomics) النسيج داخل المناطق الفرعية للورم لكنه يتجاهل العلاقات المكانية بينها. طوّرنا إطارًا مستوحى من علم البيئة الطبيعية للمناظر الطبيعية (landscape ecology) يقيس البنية المكانية بين الموائل في التصوير بالرنين المغناطيسي الديناميكي بالتباين (DCE-MRI)، وقيّمنا قيمته التكميلية إلى جانب الراديومكس داخل الموائل، وقارنّا بين الدمج المبكر والدمج المتأخر، مستخدمين التنبؤ بانتشار الورم إلى العقد الليمفاوية الإبطية (ALNM) كمهمة للتقييم. في هذه الدراسة الاستعادية متعددة المراكز، قُسّم 284 مريضًا من مركز واحد عشوائيًا إلى مجموعتي تدريب (n = 198) وتحقق (n = 86)، مع 120 مريضًا من مؤسسة مستقلة كمجموعة اختبار خارجية. قُسّمت الأورام إلى ستة موائل بالتجميع وفق خوارزمية k-means لـ 19 واصفًا نسيجيًا على مستوى الفوكسل، مع اشتقاق المراكز (centroids) حصريًا من مجموعة التدريب. بُنيت ثلاثة مجالات من السمات: 8 معاملات سريرية، و642 سمة راديومكس داخل الموائل، و94 سمة للبنية المكانية بين الموائل تشمل التشظي (n = 30)، والشكل (n = 24)، والتماس بين الموائل (n = 15)، والمسافة بين الموائل (n = 15)، ونسبة المساحة (n = 6)، والتنوع (n = 4). في مجموعة الاختبار الخارجية، أحدث الدمج التدريجي مكاسب متزايدة في AUC: السريري وحده 0.754، مع إضافة الراديومكس داخل الموائل 0.843، مع إضافة البنية المكانية بين الموائل 0.863 (فاصل الثقة 95% 0.792-0.934). حقق نموذج الدمج المبكر الكامل قيمة AUC أعلى من النموذج السريري وحده (DeLong P = 0.011) ومن نموذج البنية المكانية وحدها (P = 0.044)؛ وأعطى الدمج المبكر قيمة AUC أعلى عدديًا من الدمج المتأخر دون بلوغ الدلالة الإحصائية (0.863 مقابل 0.851، P = 0.636). ولم يكن هناك فرق إحصائي بين نموذجي التصوير أحاديي المجال (0.817 مقابل 0.784، P = 0.512). تلتقط البنية المكانية بين الموائل تنظيمًا للورم تغفله الراديومكس التقليدية المعتمدة على الموائل، وتوفر معلومات تكميلية للتنبؤ بـ ALNM قبل الجراحة.
ما يعادل معامل التأثير للمجلة: 3.9 (متوسط الاستشهاد لمدة عامين وفق OpenAlex، القيمة حتى 2026-10-13، تم الاسترجاع في 2026-10-15؛ وليس معامل التأثير الرسمي من Clarivate)المرجع: Liu P, Wang P, Zou X, Zhang Q, Wang W. من التحليل داخل الموائل إلى التحليل بين الموائل: ميزات البنية المكانية للتنبؤ بانتشار العقد اللمفاوية الإبطية في التصوير بالرنين المغناطيسي الديناميكي المعزز بالتباين للثدي. J Digit Imaging Inform med. 2026 Oct 13 [نشر إلكترونيًا قبل الطباعة]. doi:10.1007/s10278-026-02384-2.تم التحقق: الملخص فقط
سرطان الرئة: العلاج والتجارب السريرية والذكاء الاصطناعي
- الملخص
الخلفية: يمثل الورم الغدي المخاطي الرئوي (PMA) نمطًا فرعيًا نادرًا من الأورام الغدية الرئوية، ويتميز بغياب تصنيف مرضي شامل وعوامل إنذارية واضحة. في هذه الدراسة، نقترح إطارًا متعدد الوسائط للتعلم الآلي (ML) يدمج عدة وسائط من البيانات لتحسين تصنيف الأنماط الفرعية للورم الغدي المخاطي الرئوي والتنبؤ بالإنذار. الطرائق: شملت هذه الدراسة بأثر رجعي 175 حالة أولية من PMA مع بيانات ديموغرافية ونسيجية مرضية وتصوير بالتصوير المقطعي المحوسب (CT) وبيانات طفرات مستقبل عامل النمو الظهاري (EGFR). استُخدم نموذج الانحدار اللوجستي المنتظم بطريقة LASSO (أقل انكماش مطلق ومشغّل الاختيار) للتصنيف النسيجي، واستُخدم نموذج كوكس للمخاطر النسبية للتنبؤ بالبقاء مع تحقق داخلي. النتائج: أظهر الورم الغدي المخاطي النقي معدل انتشار أعلى لحجم ورم أصغر شعاعيًا أو مرضيًا، وتموضع في الفص السفلي، ومعدلات أقل لانتشار العقد اللمفاوية والانتشار عبر الفراغات الهوائية (STAS)، ومرحلة مرضية مبكرة، ومستضد سرطاني جنيني (CEA) ≤5 ng/mL، وحافة شوكية، وتعبيرًا منخفضًا عن Ki-67، وتواترًا أقل لحذف الإكسون 19 في EGFR (P=0.002، 0.003، حذف الإكسون 19 في EGFR كعوامل إنذارية مستقلة في PMA (P=0.04، 0.049، على التوالي). علاوة على ذلك، كشفت منحنيات كابلان-ماير عن نتائج مختلفة بشكل ملحوظ بين مجموعات الخطر المنخفض والمرتفع المصنفة بحسب درجة النوموغرام (P<0.001). الاستنتاجات: أظهر الورم الغدي المخاطي الرئوي النقي خباثة أقل مقارنة بالنمط المخاطي المختلط والمفرز للمخاط. وأظهر نموذج النوموغرام الذي جرى تطويره والتحقق منه في هذه الدراسة فعالية واعدة في التنبؤ بالنمط النسيجي الفرعي قبل الجراحة وبالبقاء لدى مرضى PMA، مما يوفر إرشادًا للأطباء في التشخيص والتنبؤ بالإنذار.
ما يعادل معامل التأثير للمجلة: 1.4 (متوسط الاستشهاد لمدة عامين وفق OpenAlex، القيمة حتى 2026-10-13، تم الاسترجاع في 2026-10-15؛ وليس معامل التأثير الرسمي من Clarivate)المرجع: Yang W, Chen C, Li L, Chen Z, Chen Z, Le H, et al. دمج البيانات متعددة الوسائط للتصنيف الفرعي الدقيق والتنبؤ بمآل المرضى المصابين بالسرطان الغدي المخاطي الرئوي. Transl Cancer Res. 2026 Sep;15(9):708-8. doi:10.21037/tcr-2026-1241.تم التحقق: الملخص فقط - الملخص
الخلفية: لا تزال النقائل الدماغية تمثل مصدر قلق سريري مهمًا لدى مرضى سرطان الرئة ذو الخلايا الصغيرة (SCLC)، حتى بعد التشعيع الدماغي الوقائي (PCI). وقد يسهم التحديد الدقيق للمرضى المعرّضين لخطر مرتفع للإصابة بالنقائل الدماغية بعد PCI في تيسير المراقبة والإدارة الفردية. طوّرت هذه الدراسة نموذجًا مدمجًا يعتمد على سمات التعلم العميق متعددة القنوات ثنائية الأبعاد ونصف (2.5D)، والسمات السريرية، وسمات الرادیومكس للتنبؤ بما إذا كان مرضى SCLC سيُصابون بنقائل دماغية بعد PCI. الطرق: شملت هذه الدراسة الاستعادية 185 مريضًا مصابًا بـ SCLC خضعوا لـ PCI، وقُسّموا عشوائيًا إلى مجموعة تدريب (N=148) ومجموعة اختبار (N=37). تم بناء نموذج شبكة عصبية التفافية (CNN) متعددة القنوات 2.5D استنادًا إلى مناطق اهتمام (ROI) متعددة المستويات مشتقة من صور التصوير المقطعي المحوسب (CT) لاستخراج سمات التعلم العميق 2.5D. واستُخرجت سمات التعلم العميق ثنائية الأبعاد (2D) وثلاثية الأبعاد (3D) على التوالي، استنادًا إلى أكبر مقطع عرضي وإلى الحجم ثلاثي الأبعاد (3D) لمنطقة اهتمام الورم. بعد ذلك، دُمجت السمات من الأبعاد المختلفة مع السمات السريرية وسمات الأومكس التقليدية لبناء نماذج 2D_clinic_Rad و2.5D_clinic_Rad و3D_clinic_Rad على التوالي. ثم قورنت فروق الأداء بين النماذج ثلاثية الأبعاد والنماذج السريرية ونماذج الرادیومكس التقليدية. النتائج: أظهر النموذج المدمج 2.5D_clinic_Rad أفضل أداء في التنبؤ بالنقائل الدماغية، إذ حقق مساحة تحت المنحنى (AUC) بلغت 0.841 في مجموعة الاختبار، متفوقًا على النماذج السريرية ونماذج الرادیومكس التقليدية ونماذج التعلم العميق المدمجة ثنائية وثلاثية الأبعاد. وأشار تحليل منحنيات القرار ومنحنيات المعايرة إلى أن نموذج 2.5D_clinic_Rad حقق أعلى فائدة صافية سريرية وأفضل اتساق في المعايرة مقارنة بالنماذج الأخرى. الاستنتاجات: يمكن للنموذج المدمج القائم على 2.5D_clinic_Rad التنبؤ بفعالية بخطر الإصابة بالنقائل الدماغية لدى مرضى SCLC بعد التشعيع الوقائي لكامل الدماغ.
ما يعادل معامل التأثير للمجلة: 2.5 (متوسط الاستشهاد لمدة عامين وفق OpenAlex، القيمة حتى 2026-10-13، تم الاسترجاع في 2026-10-15؛ وليس معامل التأثير الرسمي من Clarivate)المرجع: Zhang X, Zhao L, Wang J, Zhang X, Liang X, Cao W, et al. التعلم العميق القابل للتفسير والرادوميكس للتنبؤ بحدوث النقائل الدماغية بعد التشعيع الدماغي الوقائي في سرطان الرئة صغير الخلايا. Transl Lung Cancer Res. 2026 Sep;15(9):281-1. doi:10.21037/tlcr-2026-0708.تم التحقق: الملخص فقط
سرطان البنكرياس: العلاج والتجارب السريرية والذكاء الاصطناعي
لا توجد ورقة بحثية جديدة مؤهلة لهذا العدد.
سرطان البروستاتا: العلاج والتجارب والذكاء الاصطناعي
لا توجد ورقة بحثية جديدة مؤهلة لهذا العدد.
السرطان الغدي الكيسي: العلاج والتجارب السريرية والذكاء الاصطناعي
لا توجد ورقة بحثية جديدة مؤهلة لهذا العدد.
أورام الدماغ: العلاج والتجارب والذكاء الاصطناعي
- الملخص
glioblastoma (GBM) تتباين الاستجابة للعلاج تباينًا كبيرًا. ويُعدّ التنبؤ بالنتائج انطلاقًا من التصوير بالرنين المغناطيسي قبل العلاج حاجة سريرية حرجة لم تتم تلبيتها بعد، غير أن اعتماد نماذج التعلم العميق (DL) من نوع "الصندوق الأسود" سريريًا تعوقه قلة الشفافية. ولا تزال هناك حاجة إلى تطوير أطر تحقق قوية وشاملة تتيح بناء الثقة السريرية. جرى استخدام خط معالجة متعدد الطبقات للذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) لتشريح نموذج تعلم عميق سبق تطويره للتنبؤ بالبقاء الكلي لدى مرضى GBM. أولًا، حُلّل التركيز البصري للنموذج نوعيًا وكميًا. ثانيًا، قيس اعتماد النموذج على السمات باستخدام دراسات الإزالة في المدخلات. ثالثًا، تُتبّع العمق الذي تصبح عنده معلومات الفئة قابلة لفك الترميز عبر الفحص الخطي للتمثيلات الداخلية. وأخيرًا، قُيّم الأثر السريري للذكاء الاصطناعي وتفسيراته في دراسة متعددة القرّاء ومتعددة الحالات (37 مريضًا، 4 قرّاء، 3 مراحل، 444 ملاحظة) باستخدام معادلات التقدير المعمّمة (GEE) وإعادة المعاينة العنقودية (bootstrapping). كشف التحليل عن قاعدة استدلالية قائمة على الشدة العالية: فقد ثبّتت وحدات البكسل شديدة الكثافة عند محيط الجمجمة التنبؤات من فئة "طويل الأمد"، بينما اعتمد النموذج افتراضيًا فئة "قصير الأمد" استنادًا إلى تعزيز الورم في غيابها. وقد أثبتت دراسة الإزالة هذا الاعتماد، وأشار الفحص الخطي إلى الاتجاه نفسه. وفي الدراسة السريرية، حسّنت مساعدة الذكاء الاصطناعي دقة الخبراء بشكل ملحوظ (OR 1.598، p < 0.01) دون رفع مصطنع للثقة (p = 0.561). والأهم أن إضافة الخرائط الحرارية لـ XAI ارتبطت بتغيّر في طريقة استخدام الخبراء لدرجة الذكاء الاصطناعي (التفاعل p < 0.01)، وبانخفاض عدد المرضى الذين صُنّفوا خطأً على أنهم ناجون على المدى الطويل. فالدقة التنبؤية العالية قد تُخفي الاعتماد على قواعد استدلالية منخفضة المستوى قائمة على الشدة. وفي حين أن التفسير السطحي لخرائط البروز محفوف بالمخاطر، فإن عمليات التدقيق متعددة الطبقات تكشف هذه الاختصارات. وسريريًا، ارتبطت الخرائط الحرارية المكانية بتحسّن الدقة التشخيصية لدى الخبراء وبتحوّل في استراتيجية اتخاذ القرار.
ما يعادل معامل التأثير للمجلة: 3.9 (متوسط الاستشهاد لمدة عامين وفق OpenAlex، القيمة حتى 2026-10-13، تم الاسترجاع في 2026-10-15؛ وليس معامل التأثير الرسمي من Clarivate)المرجع: Andres R, Moreau NN, Dessoude L, Le Henaff L, Missohou F, Stefan D, et al. القابلية للتفسير والثقة السريرية في التعلم العميق للتنبؤ بفعالية علاج الورم الأرومي الدبقي: إطار شامل. J Digit Imaging Inform med. 2026 Oct 13 [نشر إلكتروني قبل الطباعة]. doi:10.1007/s10278-026-02381-5.تم التحقق: الملخص فقط - الملخص
الخلفية: يرتبط ارتفاع التعبير عن CD9 ارتباطًا وثيقًا بقصر البقاء الكلي (OS) لدى المرضى المصابين بالأورام الدبقية المنتشرة من النمط البالغ (ADGs). وفي الوقت نفسه، حددت تحليلات فحص الأدوية الإيميتين (emetine) كعامل علاجي مستهدف محتمل للأورام الدبقية ذات التعبير المرتفع عن CD9، مما يشير إلى أن CD9 قد يكون علامة حيوية جديدة يمكن أن تُحدث تحولًا في تشخيص الأورام الدبقية وعلاجها. هدفت هذه الدراسة إلى تطوير نموذج تنبؤ بالذكاء الاصطناعي يعتمد على صور التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI) قبل الجراحة لتسهيل التحديد المبكر للتعبير المرتفع عن CD9 لدى المرضى المصابين بـ ADGs. الطرق: جمعنا بأثر رجعي بيانات التعبير عن CD9 من 262 مريضًا مصابًا بـ ADGs ضمن مجموعات أطلس جينوم السرطان (TCGA) وأطلس جينوم الورم الدبقي الصيني (CGGA). وباستخدام متواليات MRI قبل الجراحة [التصوير المرجح T1 المعزز بالتباين (CET1) والتصوير المرجح T2 (T2WI)]، استُخرجت سمات الموائل (Habitat) باستخدام خوارزمية التجميع K-means، إلى جانب السمات الإشعاعية (radiomic). بالإضافة إلى ذلك، أُنشئت بيانات التعلم العميق ثنائي الأبعاد ونصف متعدد القنوات (2.5D_DL) استنادًا إلى معماريات الشبكات العصبية، بما في ذلك ResNet101 وDenseNet121 وSimpleViT، واستُخرجت سمات التعلم العميق. استُخدمت سبعة مصنِّفات لبناء نماذج تنبؤية منفردة للإشعاعيات (Radiomics) والموائل (Habitat) و2.5D_DL. ثم طُوّر نموذج التكديس (Stacking) عبر استراتيجية دمج تجميعي للتنبؤ بالتعبير المرتفع عن CD9. قُيّم أداء النماذج باستخدام منحنيات خصائص تشغيل المستقبِل (ROC)، وقُيّمت الفعالية السريرية بتحليل منحنى القرار (DCA). أُجري تحليل تفسيرات شابلي الإضافية (SHAP) لاستكشاف تفسير النماذج وتعزيز شفافية تنبؤات التعلم الآلي. كما صُنّف المرضى إلى مجموعتين عالية ومنخفضة الخطورة بناءً على درجات نموذج التكديس، وقورنت فروق البقاء باستخدام تحليل كابلان-ماير واختبار لوغ-رانك. النتائج: أظهر نموذج الموائل قيمًا أفضل لمنحنى ROC [المساحة تحت منحنى ROC (AUC)] من نموذج الإشعاعيات. ومن بين نماذج 2.5D_DL متعددة القنوات، حقق نموذج SimpleViT أداءً أفضل قليلًا من النماذج القائمة على الشبكات العصبية الالتفافية (CNN) (ResNet101 وDenseNet121). أما نموذج التكديس النهائي، الذي دمج مخرجات نماذج الموائل والإشعاعيات و2.5D_DL، فقد أظهر قيم AUC متفوقة. وبلغت قيمة AUC 0.999 و0.822 و0.728 في مجموعات التدريب والتحقق والاختبار على التوالي. أكّد اختبار DeLong وجود فروق ذات دلالة إحصائية في قيم AUC لكل نموذج في مجموعة التدريب، ولم تُلاحَظ فروق ذات دلالة إحصائية في المجموعات الأخرى. إضافة إلى ذلك، تحقق تحليل DCA من تعزز صافي الفائدة السريرية عبر نطاق أوسع من عتبات الخطورة لهذا النموذج المدمج. وكشف التصنيف التنبؤي بنموذج التكديس عن فروق ذات دلالة في نتائج البقاء بين المجموعتين عالية الخطورة ومنخفضة الخطورة. الاستنتاجات: يحدد نموذج التكديس القائم على MRI قبل الجراحة بفعالية المرضى ذوي التعبير المرتفع عن CD9 بين مرضى ADGs ويصنّف خطورة المرضى، مما يوفر دعمًا لاتخاذ القرارات العلاجية السريرية والتقييم التنبؤي الفردي. وما زالت هناك حاجة إلى بيانات مستقبلية متعددة المراكز للتحقق من الأداء التنبؤي للنموذج وقابليته للتعميم.
ما يعادل معامل التأثير للمجلة: 1.4 (متوسط الاستشهاد لمدة عامين وفق OpenAlex، القيمة حتى 2026-10-13، تم الاسترجاع في 2026-10-15؛ وليس معامل التأثير الرسمي من Clarivate)المرجع: Pang B, Yuan M, Yan Y, Li J, Xue J, Jing L, et al. الراديوميكس البيئي المشتق من التصوير بالرنين المغناطيسي مدمجًا مع التعلم العميق القائم على المحولات للتنبؤ قبل الجراحة بالتعبير المرتفع عن CD9: علامة إنذارية جديدة في الأورام الدبقية المنتشرة من النوع البالغ. Transl Cancer Res. 2026 Sep;15(9):703-3. doi:10.21037/tcr-2026-1847.تم التحقق: الملخص فقط
سرطان المبيض: العلاج والتجارب السريرية والذكاء الاصطناعي
لا توجد ورقة بحثية جديدة مؤهلة لهذا العدد.
سرطان بطانة الرحم: العلاج والتجارب السريرية والذكاء الاصطناعي
لا توجد ورقة بحثية جديدة مؤهلة لهذا العدد.
سرطان المعدة: العلاج والتجارب والذكاء الاصطناعي
لا توجد ورقة بحثية جديدة مؤهلة لهذا العدد.
سرطان الكبد: العلاج والتجارب السريرية والذكاء الاصطناعي
- الملخص
الخلفية: يُعد سرطان الخلايا الكبدية (HCC) أحد الأسباب الرئيسية للوفيات المرتبطة بالسرطان في جميع أنحاء العالم، وتعمل طفرة TP53 كطفرة جذعية تدفع تقدم الورم. ومع ذلك، لا يمكن حاليًا تحديد حالة طفرة TP53 إلا عن طريق خزعة الكبد الباضعة. تطبّق هذه الدراسة سمات الرادیومکس متعددة المناطق المستخلصة من التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI) للتنبؤ بسرطان الخلايا الكبدية المصاب بطفرة P53، وتقدّم أداة غير باضعة لتحديد هذا النمط الفرعي الغازي. الطرق: في هذه الدراسة بأثر رجعي، جرى تحليل بيانات 320 مريضًا خضعوا للتصوير بالرنين المغناطيسي قبل الجراحة، وقُسّموا إلى مجموعة تدريب (TC؛ n=224) ومجموعة تحقق (VC؛ n=96). حُدّدت عوامل الخطر السريرية باستخدام الانحدار المتدرج لبناء نماذج تنبؤية. قمنا بتقييم ثلاثة مصنِّفات للتعلم الآلي عبر ستة تسلسلات من التصوير بالرنين المغناطيسي، وطُبّقت طريقة أقل انكماش مطلق وعامل الاختيار (LASSO) لاختيار أفضل نموذج دمج IntraPeri من أربع مناطق (الورم بأكمله، وIntraPeri_9mm، وIntraPeri_11mm، وIntraPeri_13mm) لإنشاء نموذج رادیومکس. دمج المخطط التنبؤي (النوموغرام) لسرطان الخلايا الكبدية المصاب بطفرة P53 هذه المتنبئات السريرية مع سمات الرادیومکس التمييزية، وتم تقييم أدائه باستخدام تحليل منحنى خصائص المستقبِل التشغيلية، والمعايرة، ومنحنيات القرار. النتائج: من بين 320 مريضًا (259 رجلًا و61 امرأة؛ متوسط العمر 58.25±11.51 سنة)، كان لدى 183 سرطان خلايا كبدية مصاب بطفرة P53 ولدى 137 سرطان خلايا كبدية غير مصاب بطفرة P53. حُدّد أكبر قطر للورم (LTD)، ودرجة Edmondson-Steiner، وفرط التعزيز الحلقي في الطور الشرياني كمتنبئات مستقلة لسرطان الخلايا الكبدية المصاب بطفرة P53. حقق مصنِّف ExtraTrees المعتمد على سمات الرادیومکس من تسلسل التصوير بالرنين المغناطيسي الأمثل [التصوير المرجّح بـT1 - الطور الشرياني (T1WI-AP)] ضمن منطقة IntraPeri_11mm دقة تنبؤية قوية [المساحة تحت المنحنى (AUC) TC =0.805؛ AUC VC =0.660]. أظهر المخطط التنبؤي الذي يدمج السمات السريرية وسمات الرادیومکس أداءً ممتازًا في كل من مجموعة التدريب [AUC =0.815؛ فاصل الثقة 95% (CI): 0.758-0.872] ومجموعة التحقق (AUC =0.802؛ فاصل الثقة 95%: 0.713-0.890). وأكد تحليل منحنى القرار فائدته السريرية. الاستنتاجات: قد يكون المخطط التنبؤي الذي يجمع بين النموذج السريري ورادیومکس IntraPeri_11mm متنبئًا فعّالًا بحالة طفرة P53 قبل الجراحة في سرطان الخلايا الكبدية.
ما يعادل معامل التأثير للمجلة: 1.4 (متوسط الاستشهاد لمدة عامين وفق OpenAlex، القيمة حتى 2026-10-13، تم الاسترجاع في 2026-10-15؛ وليس معامل التأثير الرسمي من Clarivate)المرجع: Weng J, Yao D, Zeng Q, He Y, Yang C, Yang B. التصوير بالرنين المغناطيسي القائم على الرادیومکس للتنبؤ بسرطان الخلايا الكبدية الحامل لطفرة P53: تحليل داخل الورم وحوله. Transl Cancer Res. 2026 Sep;15(9):709-9. doi:10.21037/tcr-2026-1579.تم التحقق: الملخص فقط
سرطان الكلى: العلاج والتجارب السريرية والذكاء الاصطناعي
لا توجد ورقة بحثية جديدة مؤهلة لهذا العدد.
سرطان المثانة: العلاج والتجارب والذكاء الاصطناعي
لا توجد ورقة بحثية جديدة مؤهلة لهذا العدد.