科大領導團隊研發AI模型預測腦癌患者治療進程可望更精準醫治

科技大學領導的國際科研團隊近日研發一套人工智能模型「CELLO2」，預測腦癌患者接受治療後的進程和結果，可望更能精準治療腫瘤。研究是科大與北京天壇醫院、韓國三星醫學中心和香港中文大學威爾斯親王醫院等合作完成，成果最近於《科學轉化醫學》期刊上發表。

團隊開放公眾使用自主研發的CELLO2，可以準確預測復發的腫瘤會否在TMZ化療下惡化，並識別高風險患者。（科大提供）

「瀰漫性腦膠質瘤」是成年人最常見的原發性腦腫瘤，一般透過手術，再結合放射式治療和使用化學治療藥物「替莫唑胺（TMZ）」進行治療，但TMZ化療往往只可延長患者約3個月的壽命，幾乎所有患者都會面對腦膠質瘤復發，醫學界至今仍未有一套標準療法，以解決問題。

為了解開謎團，科大領導的研究團隊全面分析544位腦膠質瘤患者的腫瘤分子樣本和臨床數據，包括182名東亞患者，以辨識不同種類腦膠質瘤演化的基因組和轉錄組預測因子。

團隊有多項發現，包括和TMZ抗藥性及腦膠質瘤快速惡化有關的早期預測因子，以及留意到患者在初次診斷時已有部份基因缺失，因而提高後期腫瘤急劇惡化的機率。

科大生命科學部和化學及生物工程學系夏利萊夫人生命科學副教授王吉光（左）以及論文的共同第一作者：首都醫科大學北京天壇醫院暨北京神經外科研究所副教授柴睿超教授（中），以及科大化學及生物工程學系研究助理教授母全華（右）等人，合作完成模型。（科大提供）

為了進一步評估患者接受治療的進程及結果，團隊開發一套名為「CELLO2」的機器學習模型，用於初診後評估患者的病情，模型可以準確預測復發的腫瘤會否在TMZ化療下惡化，以便識別高風險患者。

團隊設立一個公開的互動網站「CELLO2」，方便公眾能夠使用預測模型，並為患者和醫生提供有關腦膠質瘤的長期追蹤數據庫，根據患者的臨床和基因組特徵，預測TMZ化療所誘發的腫瘤超突變和惡化的進程，更深入地了解腦腫瘤的惡性程度。

團隊將會透過整合更多患者數據，進一步改善機器學習模型，有助研究其他導致腦腫瘤產生抗藥性的分子機制，團隊現正與中大、北京天壇醫院和上海華山醫院合作，開發一個整合醫學影像和多組學數據的人工智能平台，推動精準神經腫瘤學的發展。