膠質(zhì)母細胞瘤是一種快速且侵襲性的腦癌，診斷后平均預期壽命約為一年。它很難治療，部分原因是每個腫瘤的細胞組成因人而異。
“由于這種疾病的異質(zhì)性，科學家們還沒有找到解決它的好方法，”生物醫(yī)學信息學和數(shù)據(jù)科學副教授 Olivier Gevaert 博士說。
醫(yī)生和科學家們也在為預后而苦苦掙扎，因為很難解析哪些癌細胞導致了每位患者的膠質(zhì)母細胞瘤。
但斯坦福大學醫(yī)學院的科學家和他們的同事最近開發(fā)了一種人工智能模型，可以評估膠質(zhì)母細胞瘤組織的染色圖像，以預測患者腫瘤的侵襲性，確定腫瘤細胞的基因組成，并評估手術(shù)后是否殘留大量癌細胞。
“這對醫(yī)生來說是一個決策支持系統(tǒng)，”吉瓦特實驗室的博士后學者鄭遠寧博士說。他們的團隊最近在《自然通訊》上發(fā)表了一項研究，描述了該模型如何幫助醫(yī)生識別具有表明更具侵襲性腫瘤的細胞特征的患者，并標記他們以加速隨訪。
膠質(zhì)母細胞瘤的新觀點
即使膠質(zhì)母細胞瘤患者接受手術(shù)、放療和化療后，一些癌細胞幾乎仍然殘留。幾乎所有膠質(zhì)母細胞瘤患者都會復發(fā)——有些患者比其他患者復發(fā)得早。
醫(yī)生和科學家通常使用組織學圖像或染色的疾病組織圖片來幫助他們識別腫瘤細胞并設(shè)計治療計劃。雖然圖像通常揭示癌細胞的形狀和位置，但它們并不能描繪出腫瘤的完整圖片。近年來，開發(fā)了一種更先進的技術(shù)，稱為空間轉(zhuǎn)錄組學。它揭示了數(shù)十種細胞類型的位置和基因組成，使用特定分子來識別腫瘤組織中的遺傳物質(zhì)。
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