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世界首个脑癌临床试验在墨尔本启动
该项目位于维多利亚州政府管辖区内，三十年来脑癌的存活率几乎没有变化，80% 的确诊患者在五年内死亡。每五个小时就有一名澳大利亚人被诊断出患有脑癌，在澳大利亚，死于脑癌的儿童数量超过任何其他疾病。 脑癌中心/WEHI 实验室负责人、彼得麦卡勒姆癌症中心和皇家墨尔本医院的肿瘤医学专家 Jim Whittle 博士表示，Brain-POP 将开始解决脑癌患者缺乏试验选择的问题，并使研究发现能够迅速转化为临床应用。“过去 30 年缺乏进展表明需要从根本上改变药物研发方式和脑癌临床试验方式，”Whittle 博士说。“Brain-POP 平台提供了一种独特的方法来帮助我们测试药物是否真正进入大脑，并确定它是否产生了我们想要的效果。 “这就是我们需要投入精力的地方——最强大、最有前景的疗法，阻止无效疗法的发展，为脑癌患者带来更好的治疗效果。”皇家墨尔本医院神经外科主任凯特·德拉蒙德教授表示，该合作综合试验项目将借鉴墨尔本生物医学区研究人员和临床医生的丰富专业知识。
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
每个人都会有所作为：三位一体是由连接单个脑形态计量学，连通性和智力能力
心理能力，被索引为理解他人的信念，感觉，意图，思想和特征的能力，是人类社会认知的关键和基本组成部分。但是，考虑到智力能力的多方面性质，很少的研究重点是表征不同智力成分的个体差异。甚至更少的搜索都致力于研究杏仁核和海马的结构和功能模式的差异，这是“社会大脑”的两个重要皮层下区域与心理能力的个人间变异有关。在这里，作为填补这些空白的第一步，我们利用了主体间的代表性相似性分析（IS-RSA）来评估杏仁核和海马形态计量学（基于表面的形态统计统计，MMS），MMS，MMS），连接性（RS-FC）和心理性（RS IMPSICATION）（互动）（互动）（IM IM IM IM IMPSISTION）（IM IM IMPSICAL） （n = 24）。在IS-RSA中，我们提出了一条新型管道，即计算基于操作的表面距离（CPP-SD），以获得高维MMS数据的体面表示。在此基础上，我们发现这三种不同的方式之间存在显着的相关性（即二阶同构），这表明三位一体以脑形态计量学，连通性和智力能力的特质模式存在。值得注意的是，这些关联中出现了与区域相关的心理特异性：自我自我和自我的心理化与海马更相关，而其他自我的思想表现出与杏仁核的紧密联系。此外，通过利用二元回归分析，我们观察到了显着的相互作用，以使具有相似形态计量学的受试者成对，如果它们在RS-FC中也相似，则具有更大的智力相似性。总的来说，我们证明了可行性，并说明了使用IS-RSA研究个体差异的希望，加深了我们对个体大脑如何产生其智力能力的理解。
