综述：基于RAIN方案的膀胱癌联合用药系统综述及人工智能辅助网状Meta分析

《European Journal of Medical Research》：A systematic review and AI-assisted network meta-analysis of drug combinations for bladder cancer using the RAIN protocol

　　

摘要

背景

膀胱癌，主要表现为尿路上皮癌，是全球最常见的十大癌症之一，与显著的发病率和死亡率相关。其临床过程通常以高复发率为特征，且在晚期阶段具有侵袭性的局部和远处扩散。尽管有多种治疗选择，包括手术、膀胱灌注治疗、全身化疗和免疫治疗，但治疗成功常受到肿瘤异质性、耐药性和不良反应的限制。因此，迫切需要有效的联合治疗策略，以靶向多种致瘤通路，克服耐药机制，并改善生存结局和长期疾病控制。

方法

我们遵循 PRISMA 指南进行了系统综述，并检索了 PubMed、Embase、Scopus、Web of Science 和 Google Scholar 数据库，时间截至 2025 年 12 月。纳入标准包括评估非肌层浸润性或肌层浸润性膀胱癌药物疗效的随机对照试验（RCT）和观察性研究。该过程包括三个阶段：首先，利用图卷积网络 (GCNs) 从全面的生物医学知识图谱中生成药物、蛋白质和蛋白质嵌入，并通过文本挖掘关联与物理蛋白质相互作用及患者基因组数据库进行验证，以减轻发表偏倚。其次，应用自然语言处理筛选与提议药物相关的临床试验文献。最后，进行网状 Meta 分析 (NMA)，以提供对建议组合治疗疗效的间接统计评估，弥合计算假设与现有临床证据之间的差距。

结果

GCN 优先考虑了顺铂 + 艾立布林 + 表柔比星三联方案。为了探索其潜在临床应用价值，我们综合了 42 项单药和双药组成部分的临床试验数据。对这些臂的网络建模为假设三联方案提供了探索性数学预测，表明具有有利的相对疗效估计值，但这仅作为需要直接临床试验验证的计算假设。

结论

整合基于 GCN 的知识图谱与系统性证据合成，可以为膀胱癌的药物组合生成基于生物学原理的假设。我们的结果提名顺铂 + 艾立布林 + 表柔比星作为未来实验验证的有前景的计算候选方案，特别是在 FGFR 改变的膀胱癌亚群中，但需要前瞻性临床前和临床研究来确认疗效和安全性。然而，由于潜在的心脏毒性和肾毒性担忧，这种三联组合应被视为需要严格临床前验证的计算假设。临床应用将需要密集的心脏和肾脏监测。

图形摘要