新AI模型可预测胶质母细胞瘤术后复发位置

近日，加州大学旧金山分校与密歇根大学联合研究团队在《科学进展》发表成果，成功开发一款基于人工智能的模型，可高精度预测胶质母细胞瘤术后复发部位。该研究获美国国立卫生研究院支持，旨在突破这一致死率极高、中位生存期仅约17个月的恶性脑肿瘤治疗瓶颈。 传统病理分析与分子检测在预测复发区域上存在局限。研究团队利用刺激拉曼组织学技术，在手术中快速获取新鲜组织的高清显微图像，并输入名为FastGlioma的AI系统进行像素级肿瘤浸润评分。结合临床、影像及分子数据构建的机器学习模型显示，该AI评分不仅成为预测复发的最强独立指标，其综合表现亦显著优于传统病理方法。模型能精准定位复发高风险区域，预测误差控制在5至10毫米以内，且大多数复发发生于原肿瘤腔附近。 临床转化前景广阔。研究指出，该系统可为神经外科医生提供术中实时指导，并在肿瘤于磁共振成像上显现前，协助制定前瞻性干预方案。针对可安全切除区域，医生可扩大手术范围；对于难以手术的脑区，则可提前实施高剂量局部放疗或通过颅内导管靶向灌注药物。该成果有望有效延迟患者首次复发时间，为后续治疗争取窗口期，最终实现总生存期的延长。