导读 胶质母细胞瘤是一种快速且侵袭性的脑癌，诊断后平均预期寿命约为一年。它很难治疗，部分原因是每个肿瘤的细胞组成因人而异。由于这种疾病的...
胶质母细胞瘤是一种快速且侵袭性的脑癌，诊断后平均预期寿命约为一年。它很难治疗，部分原因是每个肿瘤的细胞组成因人而异。
“由于这种疾病的异质性，科学家们还没有找到解决它的好方法，”生物医学信息学和数据科学副教授 Olivier Gevaert 博士说。
医生和科学家们也在为预后而苦苦挣扎，因为很难解析哪些癌细胞导致了每位患者的胶质母细胞瘤。
但斯坦福大学医学院的科学家和他们的同事最近开发了一种人工智能模型，可以评估胶质母细胞瘤组织的染色图像，以预测患者肿瘤的侵袭性，确定肿瘤细胞的基因组成，并评估手术后是否残留大量癌细胞。
“这对医生来说是一个决策支持系统，”吉瓦特实验室的博士后学者郑远宁博士说。他们的团队最近在《自然通讯》上发表了一项研究，描述了该模型如何帮助医生识别具有表明更具侵袭性肿瘤的细胞特征的患者，并标记他们以加速随访。
胶质母细胞瘤的新观点
即使胶质母细胞瘤患者接受手术、放疗和化疗后，一些癌细胞几乎仍然残留。几乎所有胶质母细胞瘤患者都会复发——有些患者比其他患者复发得早。
医生和科学家通常使用组织学图像或染色的疾病组织图片来帮助他们识别肿瘤细胞并设计治疗计划。虽然图像通常揭示癌细胞的形状和位置，但它们并不能描绘出肿瘤的完整图片。近年来，开发了一种更先进的技术，称为空间转录组学。它揭示了数十种细胞类型的位置和基因组成，使用特定分子来识别肿瘤组织中的遗传物质。
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