未來幾年，腦癌患者可能不需要動手術來幫助醫(yī)生確定較佳的腫瘤治療方案。

　　德克薩斯大學西南分校的一項新研究表明，人工智能可以通過檢查大腦的3D圖像來識別膠質瘤腫瘤中的特定基因突變，準確率超過97%。這種技術有可能消除前處理手術的常見做法，即采集和分析膠質瘤樣本以選擇合適的治療方法。

　　近年來，美國各地的科學家一直在測試其他成像技術，但較新的研究或許描述了一種較準確、臨床可行的方法，這種方法正被廣泛用于改變評估腦癌的模式。

　　“了解膠質瘤的特定突變狀態(tài)對決定預后和治療策略很重要。僅使用傳統(tǒng)成像和人工智能就能確定這種狀態(tài)，這是一個較大的飛躍。”

　　突變酶

　　該研究使用了深度學習網(wǎng)絡和標準磁共振成像(MRI)來檢測一種名為異檸檬酸脫氫酶(IDH)的基因的狀態(tài)，這種基因產生一種突變形式的酶，可能會觸發(fā)大腦中的腫瘤生長。

　　準備治療膠質瘤的醫(yī)生通常會讓患者接受手術，以獲得腫瘤組織，然后對腫瘤組織進行分析，以確定IDH突變狀態(tài)。預后和治療策略將根據(jù)患者是否患有idh突變的膠質瘤而有所不同。

　　然而，由于獲得足夠的樣本有時是費時和有風險的，特別是當腫瘤很難獲得的時候，研究人員一直在研究非手術方法來確定IDH突變狀態(tài)。

　　這項研究發(fā)表在今年春季的《神經腫瘤學》(Neuro-Oncology)雜志上，它在三個方面與以往的研究不同:

　　·該方法準確度高。以前的技術常常無法達到90%的準確率。

　　·突變狀態(tài)是通過分析單個系列的MR圖像來確定的，而不是通過分析多個圖像類型來確定的。

　　·需要一個單一的算法來評估IDH在腫瘤中的突變狀態(tài)。其他技術需要手繪感興趣的區(qū)域或額外的深度學習模型來首先識別腫瘤的邊界，然后檢測潛在的突變。

　　研究人員說:“這種新的深度學習模型的美妙之處在于它的簡單性和高度的準確性。”他還補充說，類似的方法也可以用來識別其他各種癌癥的重要分子標記。“我們去掉了額外的預處理步驟，并創(chuàng)建了一個理想的場景，通過使用常規(guī)獲取的圖像，輕松地將其轉換為臨床護理。”

　　腫瘤成像

　　神經膠質瘤是在大腦中發(fā)現(xiàn)的多數(shù)惡性腫瘤，通?？梢酝ㄟ^周圍組織迅速擴散。高等級膠質瘤的5年生存率為15%，盡管IDH酶突變的腫瘤通常預后較好。

　　IDH突變狀態(tài)還有助于醫(yī)生決定較適合患者的治療組合，從化療、放療到手術切除腫瘤。

　　為了改進檢測酶突變的過程并決定合適的治療方法，Maldjian的團隊開發(fā)了兩個深度學習網(wǎng)絡，分析了來自美國200多名腦癌患者的公共數(shù)據(jù)庫中的成像數(shù)據(jù)

　　一個網(wǎng)絡僅使用MRI的一個序列(t2加權圖像)，而另一個網(wǎng)絡使用MRI的多個圖像類型。這兩個網(wǎng)絡獲得了幾乎相同的準確性，這表明僅使用t2加權圖像就可以簡化檢測IDH突變的過程。

　　“大局”

　　Maldjian的團隊下一步將在更大的數(shù)據(jù)集上測試他的深度學習模型，以進一步驗證，然后再決定是否將該技術應用到臨床護理中。

　　與此同時，研究人員希望通過正在進行的國家臨床試驗來開發(fā)控制IDH的藥物。如果合適，這些控制劑可以與人工智能成像技術相結合，完全改變某些腦癌的評估和治療方法。

　　研究人員表示:“總的來說，我們可以不用給病人動手術就能治療一些神經膠質瘤。”“我們將使用人工智能來檢測IDH突變的膠質瘤，然后使用IDH控制劑來減緩或逆轉腫瘤的生長。放射基因組學領域充滿了各種可能性。”

　　想要了解更多神經外科前沿信息可關注INC國際神經科學微信公眾號

　　資料來源：UT Southwestern Medical Center

• 所屬欄目：腦瘤
• 如想轉載“AI人工智能可能有助于消除腦癌患者活檢的使用”請務必注明來源和鏈接。
• 網(wǎng)址：http://www.juxingjiadian.com/naoliu/236.html
• 更新時間：2020-05-01 17:48:51

• 上一篇：腦磁圖在癲癇手術中的作用
• 下一篇：髓母細胞瘤能活多久？