慕尼黑工业大学（TUM）的研究团队开发了一种方法，能够早期预测某些癌症治疗引发的肾脏损伤。该方法利用AI算法分析CT扫描图像，在肾脏功能出现明显下降前的几个月，就能检测到轻微的肾脏萎缩。研究团队在放射学领域权威期刊Radiology上发表的最新研究中，评估了121名接受镭-177 PSMA治疗的前列腺癌患者的数据。这一放射配体疗法是一种针对特定类型肿瘤的新核医学手段，但有潜在的肾功能下降副作用。 研究人员在早期研究中发现，接受镭-177 PSMA治疗后肾功能恶化的患者，其肾脏结构发生了变化。鉴于常规取组织样本的方法不可行，他们希望通过更少侵入性的方法来检测这些变化。CT扫描和血液检查是标准癌症护理的组成部分，用于监测治疗进展。因此，研究人员在这些常规数据中寻找早期肾损伤的迹象。 结果显示，肾脏体积的变化是最可靠的预测指标：如果在接受治疗后的六个月内肾脏体积减少10%或以上，则在接下来的六个月内肾功能显著下降的可能性很高。TUM大学医院的核医学专家马蒂亚斯·埃伯教授表示：“这些体积变化非常细微，常规影像检查中很容易被忽略，因为临床医生主要关注肿瘤和其他重要发现。” 弗雷德里克·荣格曼博士补充：“相反，如果算法训练得当，图像分析算法可以可靠地检测到这些微小变化。” 基于这一发现，研究人员建议可以在治疗六个月后明确患者是否有肾损伤风险，从而调整治疗周期和剂量，实现更加个性化的治疗方案。目前，TUM大学医院正在开展两项前瞻性的研究，进一步评估这一策略的效果。此外，研究团队还发现在脾脏大小变化中也存在早期预警信号，提示血细胞生产可能会受到影响。 首席作者丽莎·施泰因赫尔费尔博士指出：“许多癌症疗法都可能影响肝功能或造血系统。我相信我们的方法可以帮助提前识别多种与治疗相关的副作用，比现有的方法更早发现问题。” 这一成果为未来癌症患者的个性化和精准治疗提供了重要的参考依据。 业内评价认为，这项研究展示了AI技术在医疗影像分析中的巨大潜力，特别是在早期检测和预防治疗副作用方面。慕尼黑工业大学在医学和核医学领域享有盛誉，其大学医院拥有强大的科研实力和先进的医疗设施，为类似的研究提供了良好的平台。