机器学习与深度学习在胶质母细胞瘤诊疗中的突破性进展：基于诊断、预后及治疗响应的系统评价与荟萃分析

本研究针对胶质母细胞瘤(GBM)诊疗中的主观性和耗时性问题，系统评价了2021-2025年间44项关于机器学习(ML)和深度学习(DL)在GBM肿瘤分割、分子分型和生存预测中的应用。通过PRISMA框架的荟萃分析发现，DL模型在肿瘤分割中Dice系数达0.91，Transformer架构显著优于CNN；放射组学模型对IDH1突变和MGMT甲基化状态的预测准确率分别达90.5%和97.8%；多模态数据整合使生存预测C-index提升至0.81。该研究为GBM的精准医疗提供了非侵入性AI解决方案，同时指出数据异质性和临床转化等挑战。

　　

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，传统诊疗依赖主观性强、耗时久的组织学分析。随着人工智能技术的爆发式发展，机器学习(ML)和深度学习(DL)能否突破GBM诊疗瓶颈成为学界焦点。Higher School of Biological Sciences of Oran与Arabian Gulf University的研究团队在《Discover Oncology》发表了一项开创性研究，系统评估了AI技术在GBM全流程管理中的应用价值。

研究团队采用PRISMA指南对44项最新研究进行荟萃分析，重点考察了三大核心技术：基于随机效应模型的性能量化方法、多模态数据融合算法（整合影像组学与基因组学）、以及新兴的Transformer架构在医学图像处理中的应用。特别纳入来自TCGA和BraTS等公共数据库的样本队列，确保研究结论的普适性。

ML用于生存预测

通过分析18项研究数据发现，集成学习模型如NGBoost和TabPFN在生存预测中表现优异，6个月生存期的AUROC达0.836。多模态数据整合使预测性能显著提升，C-index从单模态的0.75跃升至0.81。

DL用于肿瘤分割

22项分割研究的荟萃分析显示，PKMI-Net等DL模型平均Dice系数达0.91，其中Transformer架构以0.93的性能超越传统CNN。注意力机制的应用显著改善了肿瘤边缘识别精度。

分子表征突破

放射组学结合C3D特征对IDH1突变状态的预测准确率达91.11%，而DL模型对MGMT甲基化的判断准确率更是高达97.8%，为无创分子诊断树立新标杆。

讨论与展望

该研究揭示了AI技术在GBM管理中的三大革新：通过标准化分割减少人为偏差、利用影像组学替代侵入性活检、实现个体化生存预测。但作者Tbahriti等强调，临床转化仍面临数据异质性（I2=68.5%）和算法黑箱等挑战。未来需建立跨机构协作平台，开发可解释AI(XAI)模型，并解决医疗伦理问题。这项研究为神经肿瘤学精准医疗提供了重要路线图，其方法论框架也可拓展至其他恶性肿瘤研究领域。