預測神經膠質瘤突變的方法為個性化治療帶來了希望
發布日期：2024-06-12機器學習（ML）方法可以快速準確地診斷神經膠質瘤（原發性腦腫瘤）的突變。卡爾·蘭德斯坦納健康科學大學（KL Krems）最近的一項研究表明了這一點。
在這項發表在《癌癥》雜志上的研究中，分析了來自生理代謝磁共振圖像的數據，以使用ML識別代謝基因的突變。這種基因的突變對疾病的進程有重大影響，早期診斷對治療很重要。該研究還表明，目前在獲取生理代謝磁共振圖像方面仍存在不一致的標準，這阻礙了該方法的常規臨床應用。
膠質瘤是最常見的原發性腦腫瘤。盡管預后仍然不佳，但個性化療法已經可以顯著提高治療成功率。然而，這種先進療法的使用是基于個體腫瘤數據的，由于膠質瘤位于大腦中，因此不容易獲得這些數據。
磁共振成像（MRI）等成像技術可以提供此類數據，但其分析復雜、要求高且耗時。因此，KL Krems的教學和研究地點ST . plten大學醫院的中央醫學放射診斷學研究所多年來一直在開發機器和深度學習方法，以實現此類分析的自動化并將其集成到日常臨床操作中，現在已經實現了進一步的突破。
