10日，記者從香港科技大學獲悉，由該校領銜的國際科研團隊研發出一套人工智能模型，可預測腦膠質瘤患者接受治療后的進程和結果，將為改善病人管理策略和實施精準治療提供新方向。相關成果于近日發表在《科學·轉化醫學》上。
據悉，香港科技大學夏利萊夫人生命科學副教授王吉光研究團隊，通過全面分析544位腦膠質瘤患者（包括182名東亞患者）的腫瘤分子樣本和臨床數據，辨識出不同種類腦膠質瘤演化的基因組和轉錄組預測因子。
通過大數據分析，研究團隊在發現一些與替莫唑胺抗藥性及腦膠質瘤快速惡化相關早期預測因子的同時，還發現東亞人的腦膠質瘤基因突變與白人比較有明顯差異。
“這些研究結果印證了為腦膠質瘤患者制定個人化治療方案的重要性?！蓖跫饨榻B，“我們相信發現這些腦膠質瘤復發的早期預測因子，將有助開展針對這種惡性腫瘤的精準治療，尤其能為復發患者帶來裨益?！?/span>
為更好地評估患者接受治療的進程及結果，該研究團隊研發出一套名為“CELLO2”的人工智能模型，用于初診后評估患者的病情。目前，該模型已可準確預測復發的腫瘤會否在替莫唑胺化療下惡化，并識別高風險患者。
首都醫科大學附屬北京天壇醫院教授、北京市神經外科研究所所長江濤表示，“CELLO2”是首個可以通過原發腫瘤的分子特征來預測復發腫瘤級別是否升高或耐藥的有效工具，將為臨床管理患者和預估患者預后提供重要參照。
另悉，該團隊未來將通過整合更多患者數據，優化機器學習模型，用以研究其他導致腦腫瘤產生抗藥性的分子機制，并開發整合醫學影像和多組學數據的人工智能平臺，推動精準神經腫瘤學的發展。
