科技日報深圳10月10日電 （記者羅云鵬）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(fā)出一套人工智能模型，可預測腦膠質(zhì)瘤患者接受治療后的進程和結(jié)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(fā)表在《科學·轉(zhuǎn)化醫(yī)學》上。
據(jù)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(zhì)瘤患者（包括182名東亞患者）的腫瘤分子樣本和臨床數(shù)據(jù)，辨識出不同種類腦膠質(zhì)瘤演化的基因組和轉(zhuǎn)錄組預測因子。
通過大數(shù)據(jù)分析，研究團隊在發(fā)現(xiàn)一些與替莫唑胺抗藥性及腦膠質(zhì)瘤快速惡化相關早期預測因子的同時，還發(fā)現(xiàn)東亞人的腦膠質(zhì)瘤基因突變與白人比較有明顯差異。
“這些研究結(jié)果印證了為腦膠質(zhì)瘤患者制定個人化治療方案的重要性。”王吉光介紹，“我們相信發(fā)現(xiàn)這些腦膠質(zhì)瘤復發(fā)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(fā)患者帶來裨益。”
為更好地評估患者接受治療的進程及結(jié)果，該研究團隊研發(fā)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(fā)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(yī)科大學附屬北京天壇醫(yī)院教授、北京市神經(jīng)外科研究所所長江濤表示，“CELLO2”是首個可以通過原發(fā)腫瘤的分子特征來預測復發(fā)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(shù)據(jù)，優(yōu)化機器學習模型，用以研究其他導致腦腫瘤產(chǎn)生抗藥性的分子機制，并開發(fā)整合醫(yī)學影像和多組學數(shù)據(jù)的人工智能平臺，推動精準神經(jīng)腫瘤學的發(fā)展。
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