人工智能可以在90秒内预测脑癌基因

一项研究表明，利用人工智能，研究人员发现了如何在90秒内筛查恶性脑肿瘤的基因突变，并可能简化神经胶质瘤的诊断和治疗。

密歇根医学院的神经外科医生和工程师团队，与纽约大学、加州大学旧金山分校等的研究人员合作，开发了一种基于人工智能的诊断筛查系统，称为DeepGlioma，使用快速成像来分析肿瘤在操作和检测过程中采集的标本基因突变更迅速。

在一项对150多名弥漫性胶质瘤(最常见、最致命的原发性脑肿瘤)患者的研究中，新开发的系统识别了世界卫生组织用于定义该疾病分子亚群的突变，平均准确率超过90%。研究结果发表在自然医学。

“这种基于人工智能的工具有可能提高致命疾病患者的诊断和护理的获取和速度脑部肿瘤深度胶质瘤的主要作者和创造者Todd Hollon博士说，他是密歇根大学健康分校的神经外科医生和密歇根大学医学院的神经外科助理教授。

分子分类对神经胶质瘤的诊断和治疗越来越重要，因为脑瘤患者的手术收益和风险取决于他们的基因组成。事实上，患有一种叫做星形细胞瘤的弥漫性胶质瘤的患者可以平均增加五年与其他弥漫性胶质瘤亚型相比，肿瘤完全切除。

然而，对弥漫性胶质瘤进行分子检测的途径有限，在治疗脑肿瘤患者的中心也不统一。霍伦说，当它可用时，结果的周转时间可能需要几天，甚至几周。

“分子诊断的障碍可能导致脑肿瘤患者的次优护理，使手术决策和化疗方案的选择复杂化，”Hollon说。

在深度胶质瘤之前，外科医生在手术中没有鉴别弥漫性胶质瘤的方法。这个想法始于2019年，该系统结合了深度神经网络用一种被称为受刺激拉曼组织学的光学成像方法，这种方法也是在密歇根大学开发的，可以实时成像脑肿瘤组织。

Hollon说:“深度胶质瘤为准确和更及时的识别提供了一条途径，这将使提供者有更好的机会定义治疗方法和预测患者的预后。”

即使采用最佳的护理标准治疗，弥漫性胶质瘤患者也面临着有限的治疗选择。恶性弥漫性胶质瘤患者的中位生存时间仅为18个月。

虽然开发治疗肿瘤的药物是必不可少的，但只有不到10%的患者患有这种疾病神经胶质瘤都参加了临床试验，这往往限制了分子亚群的参与。研究人员希望deep胶质瘤可以成为早期试验登记的催化剂。

“在过去的几十年里，最致命的脑肿瘤的治疗进展有限，部分原因是很难确定哪些患者将从靶向治疗中受益最多，”纽约大学格罗斯曼医学院神经外科和病理学副教授、资深作者丹尼尔·奥林杰博士说，他开发了刺激拉曼组织学。“快速的分子分类方法为重新思考临床试验设计和为患者带来新疗法带来了巨大的希望。”