研究人员介绍了一种能在手术中仅用10秒迅速判断癌性脑肿瘤是否还有可切除部分的人工智能驱动模型。这项名为FastGlioma的技术在评估剩余肿瘤组织方面显著优于传统技术。专家们认为，它有潜力通过增强对弥漫性胶质瘤患者的管理来彻底改变神经外科。
研究人员揭示了一种基于AI的模型，能够在手术中仅用10秒判断是否还有可移除的癌性脑肿瘤部分，这一点在《自然》杂志上发表的研究中得到了证实。
根据来自密歇根大学和加利福尼亚大学旧金山分校的专家团队的说法，这种名为FastGlioma的技术在检测残留肿瘤组织方面显示出了相对于传统技术的显著优势。
资深作者、密歇根大学健康中心的神经外科医生及密歇根大学医学院的助理教授Todd Hollon, M.D.表示：“FastGlioma是一种基于AI的诊断工具，有潜力通过即时改善对弥漫性胶质瘤患者的管理，彻底改变神经外科。”
“该技术比当前标准的肿瘤检测方法运行得更快，更精确，能够用于诊断儿童和成人的其他脑肿瘤。它可以作为指导脑肿瘤手术的基础工具。”
当神经外科医生从患者的脑中移除危险的肿瘤时，他们很少能够彻底消除整个肿瘤团块。
残余部分被称为残留肿瘤。
在手术期间，剩余的肿瘤常常无法被发现，因为外科医生难以在曾经容纳肿瘤团块的腔体中区分健康脑组织和残留肿瘤。
残留肿瘤可能与健康的脑组织极为相似，这在手术中构成了重大挑战。
神经外科团队在手术过程中采用各种技术来识别残留肿瘤。
他们可能会进行MRI扫描，但这需要专业设备，而这种设备并不普及。
另一种方法是使用荧光成像剂来可视化肿瘤组织，但此方法并不适用于所有肿瘤类型。
这些限制妨碍了现有方法的更广泛应用。
在对这一基于AI的技术的国际研究中，神经外科团队检查了220名接受低级或高级弥漫性胶质瘤手术的患者的新鲜、未经处理的样本。
研究发现，FastGlioma以约92%的平均准确率有效辨认和量化剩余肿瘤。
与由FastGlioma的预测指导的手术相比，传统成像和荧光技术的高风险残留肿瘤遗漏率近25%，而AI技术仅遗漏3.8%的高风险残留肿瘤。
共同资深作者、加利福尼亚大学旧金山分校的神经外科教授Shawn Hervey-Jumper, M.D.评论道：“这个模型是对当前手术方法的重大突破，利用AI快速识别微观层面的肿瘤浸润，大幅减少在胶质瘤切除手术中遗漏残留肿瘤的几率。”
“有了FastGlioma，我们可以减少对传统成像技术、对比剂或荧光标记的依赖，从而最大化肿瘤切除。”
工作原理
FastGlioma通过将微观光学成像与一种称为基础模型的AI类型结合来评估剩余肿瘤组织。
基础模型，如GPT-4和DALL·E 3，是经过大量及多样化数据集训练的先进AI系统，能够适应各种任务。
经过大量训练后，这些模型能够对图像进行分类、进行对话、回复电子邮件，并根据文本描述创建图像。
为了创建FastGlioma，研究人员使用超过11,000个手术标本和四百万幅不同的显微图像对视觉基础模型进行了预训练。
肿瘤标本使用刺激拉曼组织学进行检查，这是一种由密歇根大学开发的快速高分辨率成像技术。
这种方法同样用于开发DeepGlioma，另一种AI诊断系统，可在90秒内识别脑肿瘤中的基因突变。
共同作者、密歇根大学计算机科学与工程教授Honglak Lee, Ph.D.指出：“FastGlioma可以在不依赖冗长的组织学协议和大型标记医学数据集（这些数据集通常有限）的情况下识别残留肿瘤组织。”
通过刺激拉曼组织学获得全分辨率图像大约需要100秒，而“快速模式”则能在仅10秒内提供低分辨率图像。
研究人员报告称，全分辨率模型的准确率达到92%，而快速模式的准确率略低，约为90%。
“这表明，我们可以在几秒内以非常高的准确性识别肿瘤浸润，这能告知外科医生在手术过程中是否需要进一步的切除，”Hollon补充道。
AI在癌症护理中的未来
在过去的二十年中，神经外科后遗留肿瘤的发生率没有显著改善。
残留肿瘤不仅会导致患者生活质量下降和早期死亡，还给预计到2030年每年全球将有4500万次外科手术的医疗系统带来压力。
全球癌症倡议建议将新兴技术，包括先进的成像技术和人工智能，整合到癌症手术中。
《柳叶刀肿瘤学委员会》在2015年强调了在癌症手术中应对手术边缘的急迫性，突出了新技术的重要性。
FastGlioma不仅为处理胶质瘤的神经外科团队提供了一种可获取且经济实惠的工具，研究人员还发现它在各种非胶质瘤癌症（如小儿脑肿瘤如髓母细胞瘤和室管膜瘤，以及脑膜瘤）中有效检测残留肿瘤的能力。
共同作者、密歇根大学健康中心神经外科系主任Aditya S. Pandey, M.D.表示：“这些发现突显了像FastGlioma这样的视觉基础模型在医学AI应用中的潜力，使之能够广泛应用于其他人类癌症，而无需大量重新训练或调整。”
“未来的研究将集中在利用FastGlioma框架研究其他癌症，包括肺癌、前列腺癌、乳腺癌以及头颈癌。”
