微新创想(Idea2003.com) 7月10日讯：在医学领域迎来突破性进展，科学家们成功研发出一种革命性人工智能工具，能够在手术过程中实时解码脑肿瘤的DNA，精准确定其分子特征。这一创新技术将原本需要数天甚至数周的分子诊断时间缩短至术中即时完成，为神经外科医生提供关键决策依据。
哈佛医学院的研究团队在《Med》杂志7月7日发表的报告中详细阐述了这一突破性成果。手术中获取肿瘤的分子类型对于制定治疗方案至关重要，包括决定切除脑组织的范围，以及是否需要直接向脑内注射杀灭肿瘤的药物。这些关键决策往往需要在患者仍在手术台上时迅速做出，直接影响治疗效果和患者预后。
精准的术中分子诊断能够帮助神经外科医生科学评估肿瘤的侵袭性程度。对于低侵袭性肿瘤，过度切除可能导致患者神经功能和认知能力受损；而对于高度侵袭性肿瘤，若切除不彻底，残留的恶性组织可能迅速生长扩散。该研究的资深作者、哈佛医学院Blavatnik研究所的生物医学信息学助理教授Kun-Hsing Yu表示：”当前临床实践中，即使最先进的技术也无法在手术中实现肿瘤的分子定性。我们的AI工具通过从冷冻病理切片中提取全新生物医学信号，成功克服了这一技术瓶颈。”
Yu进一步强调，术中实时掌握肿瘤分子特征具有重要意义，某些肿瘤类型可通过手术时直接涂抹药物涂层进行治疗。他指出：”实时术中分子诊断技术的应用，将推动精准肿瘤学进入全新发展阶段。”
目前主流的术中诊断方法涉及取出一小块脑组织进行冷冻处理，然后在显微镜下观察。然而，冷冻过程可能导致细胞形态改变，影响临床评估的准确性。此外，即使使用高倍显微镜，人眼也无法可靠识别组织切片上的微小基因变异。这种新型AI方法有效解决了上述技术难题。
名为CHARM（Cryosection Histopathology Assessment and Review Machine）的AI工具已向全球研究人员免费开放。研究团队表示，在正式应用于临床前，该工具仍需经过实际环境中的临床验证，并获得FDA的批准。
CHARM模型基于来自三个不同患者群体的1524例胶质瘤患者的2334个脑肿瘤样本开发而成。在测试集上，该工具以93%的准确率成功区分了具有特定分子突变的肿瘤，并准确分类了三种具有不同分子特征、预后及治疗反应的胶质瘤主要类型。更令人瞩目的是，CHARM能够捕捉到恶性细胞周围组织的视觉特征，通过识别细胞密度更高、细胞死亡更明显的区域，有效判断肿瘤的侵袭性。
该工具还能将细胞形态特征——如细胞核形状、周围水肿情况——与肿瘤分子特征建立关联，揭示细胞外观与分子类型之间的内在联系。Yu特别指出，评估图像周围背景的能力使模型更加精准，其评估方式更接近人类病理学家对肿瘤样本的视觉判断模式。
研究团队透露，虽然该模型主要针对胶质瘤样本开发，但具有高度可塑性，可成功重新训练以识别其他脑癌亚型。此前科学家们已设计出用于分析结肠癌、肺癌和乳腺癌等其他癌症类型的人工智能模型，但由于胶质瘤分子复杂性及肿瘤细胞形态多样性，胶质瘤一直是极具挑战性的研究对象。
Yu强调，CHARM工具需要定期更新训练数据，以适应不断发展的疾病分类体系。”就像临床医生必须接受持续教育一样，AI工具也需要不断学习新知识，才能保持最佳性能。”该团队已建立CHARM开源平台，网址为https://github.com/hms-dbmi/charm，为全球医学研究提供宝贵资源。
