综述：人工智能在神经肿瘤学中的价值

这篇综述系统阐述了人工智能（AI）在神经肿瘤学诊疗全流程中的应用前景与挑战，涵盖影像分析（MRI/PET）、分子分型（IDH/MGMT）、靶点发现（PKCδ/DNA-PKcs）及神经康复（BCI）等领域，特别强调基础模型（foundation models）和生物物理建模等前沿方向对推动精准医疗的变革潜力。

　　

人工智能重塑神经肿瘤诊疗格局

流行病学与预防

中枢神经系统（CNS）肿瘤作为青少年第二常见癌症，其预防因可操作胚系突变稀少而困难重重。AI通过整合全基因组测序数据，已能预测脑转移风险——例如从肺腺癌RNA-seq数据中识别转移相关上皮细胞亚群，为筛查策略提供新思路。

早期诊断的革命性工具

在影像诊断领域，AI展现出多维度价值：

• 结构MRI分析：深度学习模型在胶质瘤检测（AUC>0.9）、分割和IDH突变预测中媲美专家水平，显著降低评估者间差异（CCC从0.77提升至0.91）

• 分子特征推断：刺激拉曼组织学（SRH）结合Transformer模型实现术中快速分子诊断，IDH/1p19q状态预测准确率达94.7%

• 创新模态应用：超声射频信号解码胶质瘤分级，化学交换饱和转移（CEST）MRI定量监测溶瘤病毒治疗后的凋亡反应

数字病理学正经历AI驱动的范式转变。全切片图像（WSI）分析不仅能预测胶质瘤转录亚型，更通过空间转录组学揭示区域性基因程序与生存期的关联——例如间充质缺氧型最具侵袭性，而少突胶质前体型预后较好。

治疗策略的智能化突破

放疗规划中，AI自动勾画危及器官（OAR）已进入临床，但肿瘤靶区定义仍存挑战。手术导航系统通过实时组织分析（如纳米孔甲基化测序）指导切除范围，机器人辅助手术精度达亚毫米级。

靶向治疗方面，多组学分析发现：

• 关键激酶：PKCδ和DNA-PKcs在糖酵解亚型中起核心调控作用

• 免疫治疗敏感群体：干细胞性（mRNAsi）高的胶质瘤对PD-L1抑制剂更敏感，但伴随T细胞浸润增加

• 新型靶点：CD276（而非PD-L1）可能成为更有效的免疫检查点

预后评估的精准化进阶

AI驱动的分层系统正重新定义疾病管理：

• 表观遗传亚型：高神经型胶质瘤呈现突触整合特征，总生存期缩短40%

• 治疗反应预测：球形投影MRI联合剂量图预测脑转移瘤放疗局部控制（AUC 0.89）

• 假性进展鉴别：体积定量模型使判断一致性提高3倍

神经康复的智能接口

脑机接口（BCI）技术取得突破性进展：

• 运动皮层解码手写动作速度达每分钟90字符

• 非侵入式语音解码准确率突破70%词错率

挑战与未来方向

三大瓶颈亟待解决：数据壁垒（仅12%机构实现病理数字化）、验证缺口（多中心试验不足5%）、监管鸿沟（通用型AI缺乏认证路径）。生物物理模型和合成数据可能突破数据限制，而基础模型的临床转化需要建立新的伦理框架。这场医疗AI革命能否真正改善患者结局，取决于技术创新与临床需求的精准对接。