人工智能预测基因的脑癌在不到90秒

使用人工智能技术,研究人员发现大脑如何在癌基因突变筛查肿瘤在90秒,可能简化神经胶质瘤的诊断和治疗,研究表明。

一个神经外科医生和工程师团队在密西根州医学,与调查人员合作从纽约大学,加州大学,旧金山和其他人来说,开发了一个基于ai的诊断筛查系统称为DeepGlioma使用快速成像分析肿瘤标本在一个操作和检测基因突变更迅速。

在一项研究中弥散性神经胶质瘤患者超过150,最常见的和致命的原发性脑瘤,新开发的系统识别突变被世界卫生组织定义的分子子组条件平均准确率超过90%。结果是发表在自然医学。

“这个基于ai工具有可能改善的访问速度和致命的脑瘤患者的诊断和治疗,”作者和创造者DeepGlioma说托德Hollon,医学博士密歇根大学的一位神经外科医生,健康和密歇根大学医学院神经外科助理教授。

分子分类越来越中央神经胶质瘤的诊断和治疗,手术的益处和风险不同脑肿瘤患者根据他们的基因组成。事实上,一个特定类型的弥漫性神经胶质瘤叫星形细胞瘤患者获得的平均五年与完整的肿瘤切除与其他扩散神经胶质瘤亚型。

然而,获得分子检测为弥漫性神经胶质瘤是有限的和不均匀可以在中心治疗脑瘤。Hollon说,当它是可用的,结果可以用天的周转时间,甚至几周。

“分子诊断障碍可以导致次优的照顾患有脑瘤,复杂手术放化疗方案的决策和选择,“Hollon说。

DeepGlioma之前,外科医生没有一个方法来区分弥漫性神经胶质瘤在手术。一个想法,从2019年开始,系统结合了深层神经网络和光学成像方法称为受激喇曼组织学,也是发达在密歇根大学,实时图像大脑肿瘤组织。

“DeepGlioma创建一个途径准确和及时识别,给供应商一个更好的机会来定义治疗和预测患者预后,“Hollon说。

即使有最优的标准治疗,弥漫性神经胶质瘤患者面临着有限的治疗方案。恶性弥漫性神经胶质瘤患者平均存活时间只有18个月。

而药物治疗肿瘤的发展是至关重要的,只有不到10%神经胶质瘤患者参加临床试验,通常限制参与分子子组。研究人员希望DeepGlioma可以早期试验注册的催化剂。

“进步最致命的脑部肿瘤的治疗已经有限的过去几十年——部分是因为它已经很难确定会从靶向治疗中获益的患者,”资深作者说丹尼尔Orringer,医学博士在纽约大学神经外科和病理学副教授格罗斯曼医学院了受激喇曼组织学。“快速分子分类方法蕴含着巨大的希望重新考虑临床试验设计,带来新疗法的病人。”

参考:江Hollon T C, Chowdury, et al . Artificial-intelligence-based使用快速扩散的分子分类神经胶质瘤,label-free光学成像。Nat地中海。2023:1-5。doi:10.1038 / s41591 - 023 - 02252 - 4

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