波士顿——在最近发表在《自然生物医学工程》上的一项研究中，由马萨诸塞州综合医院 (MGH) 研究人员领导的团队证明，磁共振成像 (MRI) 和人工智能 (AI) 可用于检测肿瘤的早期迹象细胞死亡以响应一种新的基于病毒的癌症疗法。
最近，一种有前途的治疗病毒可以选择性地杀死癌细胞，同时保留正常组织，这为治疗侵袭性脑肿瘤带来了希望。为了进一步优化基于病毒的治疗，必须对治疗反应进行频繁的无创监测。这种监测对于了解病毒与癌细胞之间的相互作用至关重要，例如病毒在肿瘤内传播的程度和治疗反应。
研究人员使用定量分子 MRI 图像来测量多种组织特性，包括随着细胞死亡而改变的组织 pH 值和蛋白质浓度。这种方法允许比以前的技术更早地监测治疗反应。在病毒治疗后仅 48 小时，即在观察到肿瘤体积发生任何变化之前很久，就可以看到治疗反应。
“我们对 MRI 扫描仪进行了编程，以针对不同的分子化合物和细胞 pH 值创建独特的信号“指纹”。然后使用深度学习神经网络来解码指纹并生成定量的 pH 值和分子图，”Athinoula A. Martinos 生物医学成像中心的研究员兼教员 Christian Farrar 博士说。“MRI 分子指纹识别方法在一项小鼠脑肿瘤研究中得到验证，在该研究中，肿瘤用一种新型病毒疗法进行治疗，这种疗法可以选择性地杀死癌细胞。”
为了最大限度地提高这种治疗方法的效率，研究人员开发了一种检测由病毒引起的肿瘤细胞死亡的方法。这使得早期和快速检测治疗反应性肿瘤区域成为可能。最近，研究人员实施了这种方法来量化健康人脑中的细胞 pH 值和分子化合物。未来对人脑肿瘤患者的这种方法的研究将有助于优化这些基于病毒的疗法
Athinoula A. Martinos 生物医学成像中心的研究员 Or Perlman 博士说：“这项研究证明了在医学中实施基于计算机化人工智能的技术对疾病背后的生物过程进行无创研究的力量和前景。”“这种方法成功的最有趣和最关键的组成部分之一是使用模拟分子指纹来训练机器学习神经网络。这个概念有可能被扩展和研究，以解决其他医学和科学挑战。”
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