科学家们设计了一种基于人工智能 (AI) 的工具，可以快速解码脑肿瘤的 DNA，以确定其在手术过程中的分子身份，从而指导手术和治疗决策。

(资料图)

了解肿瘤的分子类型可以使神经外科医生在患者仍在手术台上时做出决定，例如切除多少脑组织以及是否将肿瘤药物直接放入大脑中。

根据目前的方法，可能需要几天甚至几周的时间。当肿瘤侵袭性较弱时切除过多会影响患者的神经和认知功能。

同样，当肿瘤具有高度侵袭性时，去除太少可能会留下可以快速生长和扩散的恶性组织。

“目前，即使是最先进的临床实践也无法在手术过程中对肿瘤进行分子分析。我们的工具通过从冷冻病理切片中提取迄今为止未开发的生物医学信号来克服这一挑战，”哈佛医学院布拉瓦尼克研究所生物医学信息学助理教授 Kun-Hsing Yu 说。

“在手术过程中实时确定术中分子诊断的能力可以推动实时精准肿瘤学的发展，”余补充道。

该工具名为 CHARM(冷冻切片组织病理学评估和审查机)，能够加快分子诊断速度，对于快速癌症基因测序技术有限的地区尤其有价值。

CHARM 是使用来自三个不同患者群体的 1,524 名神经胶质瘤患者的 2,334 个脑肿瘤样本开发的。当对一组前所未见的大脑样本进行测试时，该工具以 93% 的准确度区分了具有特定分子突变的肿瘤，并成功地对具有不同分子特征的三种主要类型的神经胶质瘤进行了分类，这些神经胶质瘤具有不同的预后和对治疗的不同反应。

此外，该工具成功捕获了恶性细胞周围组织的视觉特征。它还能够发现样本中细胞密度更高和细胞更多的线索区域，这两者都标志着更具侵袭性的神经胶质瘤类型。

CHARM 还能够查明低级别神经胶质瘤亚型中临床上重要的分子改变，低级别神经胶质瘤是一种侵袭性较低的神经胶质瘤亚型，因此不太可能侵入周围组织。这些变化中的每一个也标志着不同的生长、传播和治疗反应倾向。

研究人员表示，虽然该模型是在神经胶质瘤样本上进行训练和测试的，但它可以成功地进行重新训练以识别其他脑癌亚型。

然而，研究小组在《医学》杂志上发表的研究中表示，CHARM 仍需通过现实环境中的测试进行临床验证，并在医院部署之前获得 FDA 的批准。

关键词：