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这篇综述系统阐述了人工智能（AI）在胶质母细胞瘤（GBM）诊疗中的前沿进展，涵盖影像诊断（如卷积神经网络CNN、放射组学）、治疗规划（手术导航、放疗优化）、预后预测（生存期模型）及药物研发（靶点识别）等关键领域，同时探讨了数据质量、算法可解释性等临床转化挑战，为神经肿瘤学精准医疗提供了AI驱动的创新视角。
背景
胶质母细胞瘤（GBM）作为最具侵袭性的原发性脑肿瘤，患者中位生存期仅15个月，传统治疗面临血脑屏障穿透和肿瘤异质性等挑战。人工智能（AI）技术的介入正通过大数据分析和模式识别能力重塑神经肿瘤学格局，尤其在COVID-19疫情加速数字医疗发展的背景下，AI在GBM诊疗各环节展现出变革潜力。
AI在GBM诊断
传统GBM诊断依赖术后组织病理，但AI已实现术前影像的突破性分析：
- 放射组学：通过提取MRI/CT的定量特征，AI模型可区分GBM与其他脑病变（准确率达88%），预测IDH突变状态和分子亚型，但存在研究间方法学异质性问题。
- 肿瘤分割：U-Net等深度学习模型能自动勾画肿瘤边界，解决传统人工分割耗时问题。西班牙团队开发的算法在异质性GBM组织中取得进展，但需多中心验证。
- 早期筛查：AI通过分析非特异性头痛患者的MRI数据，曾成功识别早期胶质瘤，提示其在无症状人群筛查中的应用价值。
AI在治疗规划
手术导航：
- CNN结合高光谱成像实现术中肿瘤/正常组织实时区分（灵敏度88%，特异性100%）。
- 机器学习动态校正脑移位（brain shift）现象，将神经导航（NN）误差控制在<2mm。
放疗优化：
- 强化学习（RL）模型设计的个性化放化疗方案，在模拟中优于传统Stupp方案（基于替莫唑胺TMZ）。
- CNN预测复发位置（80%复发位于原灶周围2cm），指导靶区剂量调整。
化疗个性化：
- ChatGPT虽在GBM分型识别中表现不佳（准确率<50%），但能生成符合NCCN指南的辅助治疗方案。
- 多组学模型预测TMZ疗效的AUC达0.82，优于MGMT启动子甲基化等传统标志物。
AI在预后预测
- 生存模型：XGBoost整合临床-影像-分子特征（如EGFR扩增），预测12个月生存率的误差±1.8月。
- 复发预警：基于增强MRI纹理特征的CNN模型，可提前3个月预测局部复发（HR=4.2）。
- 患者分层：意大利团队通过机器学习将GBM分为5个预后亚组，其中IDH野生型伴TERT突变组中位生存仅9.1月。
AI在药物研发
AI将传统药物发现周期从5年缩短至18个月：
- 靶点识别：深度学习分析单细胞测序数据，发现GBM中SOX2-STAT3通路的新调控节点。
- 药物重定位：AI筛选的抗疟药氯喹与TMZ联用，在类器官模型中使凋亡率提升300%。
挑战与伦理
- 数据瓶颈：全球仅23%的GBM数据集包含完整多组学数据，联邦学习（FL）成为跨机构协作解决方案。
- 算法黑箱：可解释AI（XAI）工具SHAP显示，放疗剂量和肿瘤体积占预后模型权重的72%。
- 监管框架：FDA的AI/ML-SaMD行动计划要求算法需通过前瞻性多中心试验（如目前NCT05190544）。
未来方向
- 强化学习：模拟105种治疗方案组合的虚拟临床试验，已在小样本中使无进展生存期延长40%。
- 液体活检整合：AI分析ctDNA甲基化模式，有望替代20%的重复活检需求。
这场由AI驱动的神经肿瘤学革命，正在突破GBM治疗的"15月生存天花板"，其成功将取决于临床医生与数据科学家的深度协同——正如文中强调："算法需要学习肿瘤的复杂性，而人类需要理解算法的局限性。"
