人工智能模型有望改進(jìn)惡性腦瘤治療 膠質(zhì)母細(xì)胞瘤的臨床表現(xiàn)

• 2018年8月13日 FanTianQing來源：鳳凰資訊、百度百科 1075 68
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美國研究人員新近開發(fā)出一種人工智能模型，能夠為膠質(zhì)母細(xì)胞瘤患者設(shè)計出最小劑量給藥方案，在縮小腫瘤的同時減少藥物帶來的毒副作用，改進(jìn)患者生活質(zhì)量。

人工智能模型有望改進(jìn)惡性腦瘤治療，詳情如何？

美國研究人員新近開發(fā)出一種人工智能模型，能夠為膠質(zhì)母細(xì)胞瘤患者設(shè)計出最小劑量給藥方案，在縮小腫瘤的同時減少藥物帶來的毒副作用，改進(jìn)患者生活質(zhì)量。

膠質(zhì)母細(xì)胞瘤是一種常見的惡性腦瘤，常見療法是先盡可能地切除腫瘤，再采取放療和化療延長壽命，同時還需服用多種藥物。為盡量縮小腫瘤，醫(yī)生一般會在安全劑量范圍內(nèi)給患者開出最大劑量的藥物，但由于藥性強(qiáng)，這些藥物往往會給患者帶來一些毒副作用。

美國麻省理工學(xué)院研究人員新開發(fā)出的這種人工智能模型，能通過學(xué)習(xí)現(xiàn)有給藥方案來反復(fù)調(diào)整劑量，在縮小腫瘤的同時找到盡可能最小的給藥劑量和頻率，最終發(fā)現(xiàn)最佳治療方案。

機(jī)器學(xué)習(xí)模型以50名膠質(zhì)母細(xì)胞瘤患者的情況為基礎(chǔ)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，模擬開展了每名患者約2萬次的給藥試驗。訓(xùn)練結(jié)束后，機(jī)器學(xué)習(xí)模型掌握了最佳給藥方案參數(shù)。當(dāng)向系統(tǒng)提供新患者的數(shù)據(jù)時，機(jī)器學(xué)習(xí)模型就能根據(jù)這些參數(shù)以及患者的個體條件來設(shè)計新的給藥方案。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，人工智能模型設(shè)計出的方案，針對不同患者，可將給藥劑量減少四分之一或近一半；有時甚至不給某些藥物，腫瘤縮小的程度能達(dá)到與傳統(tǒng)方案相當(dāng)?shù)乃健?/p>

研究人員表示，他們希望在幫助病人縮小腫瘤的同時，能夠保證患者的生活質(zhì)量。此外，這種機(jī)器學(xué)習(xí)模型的體系結(jié)構(gòu)還有助于發(fā)展精準(zhǔn)醫(yī)療。有關(guān)這一人工智能系統(tǒng)的研究論文將在“2018醫(yī)療保健領(lǐng)域機(jī)器學(xué)習(xí)”大會上發(fā)布，大會將在8月17日至18日在美國斯坦福大學(xué)舉行。

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膠質(zhì)母細(xì)胞瘤是星形細(xì)胞腫瘤中惡性程度最高的膠質(zhì)瘤。腫瘤位于皮質(zhì)下，多數(shù)生長于幕上大腦半球各處。呈浸潤性生長，常侵犯幾個腦葉，并侵犯深部結(jié)構(gòu)，還可經(jīng)胼胝體波及對側(cè)大腦半球。發(fā)生部位以額葉最多見。

有研究發(fā)現(xiàn)原發(fā)性膠質(zhì)母細(xì)胞瘤與繼發(fā)性膠質(zhì)母細(xì)胞瘤的分子發(fā)生機(jī)制不同。原發(fā)性膠質(zhì)母細(xì)胞瘤的分子改變以表皮生長因子受體（EGFR）的擴(kuò)增與過量表達(dá)為主，而繼發(fā)性膠質(zhì)母細(xì)胞瘤則以p53的突變?yōu)橹鳌?/p>

膠質(zhì)母細(xì)胞瘤生長速度快，70%～80%患者病程在3～6個月，病程超過1年者僅10%。病程較長者可能由惡性程度低的星形細(xì)胞瘤演變而來。由于腫瘤生長迅速，腦水腫廣泛，顱內(nèi)壓增高癥狀明顯，所有患者都有頭痛、嘔吐癥狀。視盤水腫有頭痛、精神改變、肢體無力、嘔吐、意識障礙與言語障礙。腫瘤浸潤性破壞腦組織，造成一系列的局灶癥狀，患者有不同程度的偏癱、偏身感覺障礙、失語和偏盲等。神經(jīng)系統(tǒng)檢查可發(fā)現(xiàn)偏癱、腦神經(jīng)損害、偏身感覺障礙與偏盲。癲癇的發(fā)生率較星形細(xì)胞瘤和少枝膠質(zhì)細(xì)胞瘤少見，部分患者有癲癇發(fā)作。部分患者表現(xiàn)為淡漠、癡呆、智力減退等精神癥狀。

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