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十邑论坛第314期|AI驱动的影像新范式:绘制脑肿瘤异质性图谱以预测治疗反应

09月30日
来源:肿瘤资讯

福建省抗癌协会癌痛专业委员会和福建省抗癌协会中西医整合肿瘤专委会青年委员会主办的【十邑论坛】开播啦!论坛于每周二推出,带您用中文听原汁原味的2025年美国临床肿瘤学会(ASCO)研究。本期由福建省肿瘤医院赵珅教授进行分享,内容源自西达-赛奈MOSAIC中心Swanson博士的报告,深入探讨了如何利用数学模型与人工智能(AI)破解脑肿瘤(尤其是胶质母细胞瘤)的异质性难题,为每位患者构建精准的“个体化方程”。

赵珅解读
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赵珅
副主任医师、医学博士、福州大学硕士生导师

福建省肿瘤医院 腹部肿瘤内科 副主任医师
医学博士 福州大学硕士生导师
中国抗癌协会肿瘤整体评估专业委员会常委
福建省抗癌协会癌痛专业委员会副主任委员
福建省抗癌协会中西医整合肿瘤专委会青年委员会副主任委员
福建省抗癌协会肿瘤心理专委会 委员兼秘书
中国老年学和老年医学学会精准医疗分会委员
中国老年学和老年医学学会肿瘤康复分会食管癌专家委员会委员
福建省医学会科学普及分会青年委员会委员
福建省肿瘤内科学会青年委员会委员
福建省转化医学实验室主要成员

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脑肿瘤的挑战:无处不在的异质性

脑肿瘤治疗面临的核心挑战之一是其高度的异质性。即使是病理诊断相同的患者,在接受标准化治疗方案后,其临床结局也可能大相径庭。这种差异不仅体现在患者之间,也存在于同一肿瘤的不同区域内。

胶质母细胞瘤具有高度的弥漫侵袭性,肿瘤细胞的迁移和增殖贯穿整个大脑。常规影像学检查(如磁共振成像)所能揭示的,往往只是肿瘤的“冰山一角”,无法完全展现疾病扩散的真实范围。因此,理解并量化这种时空异质性,是实现精准治疗的关键。

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数学建模:从“天气预报”到肿瘤预测

为应对这一挑战,Swanson博士团队开创性地将应用数学与临床肿瘤学相结合,建立了能够预测肿瘤动态变化的数学模型。该模型如同一个“天气预报系统”,它不仅考虑肿瘤细胞的增殖速率,还整合了其在脑内的弥散(侵袭)速率,从而能预测肿瘤随时间的演变。通过这种计算框架,研究者可以更准确地描绘出影像上不可见的肿瘤浸润边界,从而为制定更精准的放疗和手术方案提供依据。

影像引导下的活检:连接影像与生物学的桥梁

仅仅依靠影像进行建模尚不足以完全揭示肿瘤复杂的生物学行为。为此,该团队建立了影像定位下的活检样本库。通过在手术中对肿瘤不同区域(根据磁共振信号的多样性进行选择)进行多点、精准的活检采样,并将每个样本的精确空间坐标与影像学特征、基因组学及细胞表型等生物学信息进行匹配。

研究发现,即便是在解剖位置上相距很近的两个肿瘤区域,其基因组和细胞生态系统也可能存在巨大差异。这种深入的探索证实了肿瘤内部存在着一个动态、复杂的微环境生态系统。

AI赋能:从影像解码肿瘤生物学图谱

基于影像定位活检所获得的海量数据,研究团队利用人工智能构建了强大的预测模型。这些AI模型能够基于常规的磁共振图像,预测出特定肿瘤区域的关键生物学特征,如EGFR基因的扩增状态、免疫细胞(如T细胞)的浸润丰度等。这相当于为临床医生提供了一幅“肿瘤生物学地图”,使我们能够在无需进行侵入性活检的情况下,洞察肿瘤的内在特性。研究还发现,影像特征与生物学特征之间的关联可能存在性别和年龄的差异,这为模型的进一步优化和个性化应用提出了新的方向。

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临床应用:精准预测靶向与免疫治疗疗效

这一创新方法的临床价值已在多个研究中得到验证。在一个针对EGFR靶向治疗的临床试验中,AI模型成功地从治疗前的磁共振图像上预测了EGFR扩增区域。后续的随访证实,治疗有效的区域(肿瘤稳定或缩小)与模型预测的EGFR扩增区域高度重合,而疾病进展则发生在非扩增区域。这表明,该模型有潜力在治疗前就识别出可能获益的患者和病灶区域。

在免疫治疗领域,该方法同样展现出潜力。通过动态追踪T细胞在肿瘤内的丰度变化,模型能够有效区分治疗应答者与非应答者。在接受树突状细胞疫苗或PD-L1抑制剂治疗的患者中,治疗后T细胞丰度呈递增模式的患者,其临床表现更优。这一发现尤其有助于解决免疫治疗中常见的“假性进展”难题,即因免疫细胞浸润导致的影像学上肿瘤暂时性增大。AI模型能够更早地识别出真实的免疫反应,从而避免患者因假性进展而过早终止有效的治疗,为患者争取宝贵的治疗时间窗。

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小结

每个患者都是独一无二的,同样,每个肿瘤的每一个区域也都存在差异。深入了解这种异质性,需要我们超越传统影像学所能讲述的故事。未来的方向在于,必须将成像系统与生物学上有信息的、经过图像定位的活检标本进行整合,只有这样,才能真正构建出我们所需的、能够描绘癌症动态演变的“活地图”。

责任编辑:Jelly
排版编辑:xiaodong
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湖北省肿瘤医院 | 消化内科
绘制脑肿瘤异质性图谱以预测治疗反应
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脑肿瘤异质性图谱以预测治疗反应
09月30日
颜昕
漳州市医院 | 乳腺外科
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