人工智能可以预测脑癌患者的生存

　　新的研究表明，人工智能(AI)可以预测成年脑癌患者在接受放射治疗后是否能存活超过8个月。使用人工智能成功预测患者的结果将使临床医生能够更好地了解下一阶段的治疗计划，并更快地将患者推荐给可能挽救生命的治疗。

　　这是首次使用人工智能来预测放射治疗后8个月内的短期和长期幸存者。

　　最近发表在《神经肿瘤学》杂志上的这篇论文展示了伦敦国王学院的研究人员如何创建了一个深度学习模型，使他们能够更可靠、更准确地预测成人原发性脑癌患者的预后。

　　胶质母细胞瘤是一种难以治疗的癌症，只有四分之一的患者在诊断后存活超过一年。研究人员应用深度学习——一种人工智能——来预测胶质母细胞瘤患者在接受放疗后的8个月是否能存活下来。八个月是完成常规化疗的典型时间，通常是在放射治疗之后。

　　目前，患者定期接受常规扫描，以确定化疗是否有效。但这意味着一些患者接受的化疗无效，无法挽救他们的生命，而且还会产生有害的副作用。

　　相反，通过一次常规的核磁共振扫描，人工智能可以让医生识别出无法从化疗中获益的患者，从而尝试不同的治疗方法，或者在临床试验中开始实验性治疗。

　　Thomas Booth博士是伦敦国王学院神经影像学的读者，也是国王学院医院NHS基金会信托基金的神经学顾问，他说:“这项研究的动机是关于侵袭性脑肿瘤的临床协调和关键研究问题，并通过利用尖端的人工智能来实现。虽然不像其他癌症那么常见，但其破坏性与两年生存率的18%不成比例。”

　　来自伦敦国王学院的研究员Alysha Chelliah博士说:“我们应用深度学习来预测胶质母细胞瘤患者在完成放疗后的前8个月是否会存活。人工智能模型在第一次训练中发现了10,000个大脑核磁共振成像的异常情况，表现出了更好的表现。这种方法旨在提高识别需要早期二线治疗或临床试验登记的患者的能力，而不是那些显示初始治疗反应的患者。”

　　研究人员对人工智能进行了训练，训练的数据集包括所有类型脑癌患者的10,000次扫描。

　　Booth博士解释说:“在研究开始时，来自所有患者和临床医生的反馈意味着我们想要解决未满足的需求，即改善大部分接受改良治疗的患者的结果——如果化疗无效，通常是更短的疗程和更低剂量的放疗——以及少数能够耐受‘最佳’治疗的患者。几乎所有先前的研究都只考虑了后一组患者。

　　“我们也回避了一个棘手的问题:放射治疗后，后续的脑部扫描结果通常是非特异性的，肿瘤学家无法确定治疗是有效还是失败。”

　　“我们没有试图解释每一次非特异性后续脑部扫描，而是简单地观察了一次放射治疗后的常规扫描，并使用人工智能给出了一个准确的预测，以回答一个简单的问题:哪些患者在未来8个月内无法存活?”人工智能能够给我们一个即时和准确的预测，这意味着临床医生可以让患者对他们的治疗做出选择。”

　　布斯博士补充说，“如果癌症研究界现在使用我们的人工智能工具，看到那些无法从常规化疗中获益的患者的改善结果，我们会很高兴。”

　　在谈到Booth博士和他在伦敦国王学院的团队如何支持慈善智囊团所倡导的以人为本的脑肿瘤研究时，智囊团服务和政策主任Helen Bulbeck博士说:“这对胶质母细胞瘤患者来说是令人兴奋的基础研究，原因有两个。在最简单的层面上，它展示了如何使用人工智能来造福患者。然而，更重要的是，它使患者和他们的护理人员能够对临床路径做出选择，并在失去太多控制权的时候重新获得控制权。患者将能够对治疗选择做出明智的决定，并能够计划如何度过他们剩下的时间，以便他们每天都能过上最好的生活。”

　　脑肿瘤慈善机构首席执行官Michele Afif博士补充说:“在胶质母细胞瘤患者治疗的早期阶段，使用人工智能来评估和预测对放射治疗的反应，对于解决这种众所周知的难以治疗的疾病是非常重要的一步。在脑肿瘤慈善机构，我们欢迎这一重要进展，它可以在患者治疗的早期阶段进行更多知情的讨论，以考虑有意义的替代方案，例如临床试验。我们期待着看到这项令人兴奋的研究如何取得进展，因为它被验证为更广泛地用作改善脑肿瘤诊断患者护理的工具。”

　　这项研究涉及来自英国各地的11个神经肿瘤学中心的合作。

　　更多信息:Alysha Chelliah等，胶质母细胞瘤和放疗:一项多中心AI研究用于MRI生存预测(GRASP研究)，神经肿瘤学(2024)。DOI: 10.1093/neuonc/noae017由伦敦国王学院提供引文:人工智能可以预测脑癌患者的生存(2024年，1月31日)检索自2024年1月31日https://medicalxpress.com/news/2024-01-ai-brain-cancer-patients-survival.html此文档受版权保护。除为私人学习或研究目的而进行的任何公平交易外，未经书面许可，不得转载任何部分。内容仅供参考之用。