美國哈佛大學醫學院團隊設計了一種人工智能(AI)醫療工具,可快速解碼腦腫瘤的DNA,以確定其在手術過程中的分子身份,而現有方法需要幾天甚至幾周的時間才能獲得這些關鍵信息。研究成果7日發表在《醫學》雜志上。
腦科手術期間準確的分子診斷(詳細描述細胞中DNA的變化)可幫助神經外科醫生決定切除多少腦組織;同時,了解腫瘤的分子特性也能讓患者從現場治療中受益,譬如手術時可直接將藥物涂層晶片放入腦中。
現在使用的標準診斷方法,包括取出腦組織,將其冷凍,并在顯微鏡下檢查。其主要缺點是冷凍往往會在顯微鏡下改變細胞的外觀,并可能干擾臨床評估的準確性。此外,即使用強大的顯微鏡,人眼也無法可靠地檢測細微的基因組變異。
新工具被稱為CHARM(冷凍切片組織病理學評估和審查機制)。CHARM使手術期間的診斷與世界衛生組織最近更新的分類系統保持一致,可用于診斷和分級神經膠質瘤的嚴重程度。
CHARM是利用來自1524名神經膠質瘤患者的2334個腦腫瘤樣本開發的。當對一組大腦樣本進行測試時,該工具以93%的準確度區分了具有特定分子突變的腫瘤,并成功分類了具有不同分子特征的3種主要類型的神經膠質瘤,這些腫瘤都具有不同的預后和不同的治療反應,因此對其區分非常有價值。
該工具能成功捕獲更具侵襲性的神經膠質瘤的標志,還能查明低級別腫瘤臨床上重要的分子改變。這些變化中的每一處也標志著不同的生長、傳播和治療反應傾向。
該工具還將細胞的外觀與腫瘤的分子特征聯系起來,模式上更接近人類病理學家視覺評估樣本的方式。此外,它還能重新訓練,以識別其他腦癌亞型。
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