在一项重大医学突破中，新加坡的科学家开发出一种人工智能驱动的诊断工具，能够准确预测肝癌——特别是肝细胞癌（HCC）的复发情况。这种癌症是全球最致命的癌症之一。
据新加坡中央医院（SGH）发布的新闻稿称，肿瘤免疫微环境空间（TIMES）评分是一种创新的诊断系统，由科学、技术和研究局（A*STAR）分子与细胞生物学研究所（IMCB）和新加坡中央医院的研究人员联合开发。
TIMES模型最近登上了知名期刊《自然》（Nature）的封面，被认为是个性化癌症诊断和早期干预的重大进步。
肝细胞癌（HCC）是最常见的肝癌类型，通常与肝硬化等慢性肝病有关。它是全球癌症相关死亡的第三大原因，复发率高得令人担忧。
仅在新加坡，约70%的肝癌患者在接受治疗后五年内经历复发，因此早期发现复发对于提高生存率至关重要。
TIMES系统的工作原理
TIMES评分利用先进的机器学习和空间生物学技术来评估肝癌手术后复发的可能性。通过整合多重免疫荧光成像、空间转录组学和蛋白质组学数据，该模型使用XGBoost机器学习算法检测肿瘤组织内的分子模式——这些模式是传统诊断方法无法识别的。
具体而言，它会评估自然杀伤细胞（NK细胞）的分布以及肿瘤微环境中五个关键基因的表达。这种组合使人工智能能够以大约82%的准确率判断患者的复发风险，优于现有的临床工具。
TIMES系统的潜力
早期和准确预测复发意味着医生可以更有效地调整随访和治疗计划，从而提高长期生存的机会。
A*STAR IMCB和SGH解剖病理学系的主要研究员Joe Yeong博士表示，TIMES系统在预测癌症复发和及时干预方面迈出了重要一步。
研究还发现了一种名为SPON2的生物标志物，由NK细胞产生，与复发风险有关。研究表明，SPON2和NK细胞通过增强向癌细胞迁移并激活CD8和T细胞，从而增强抗肿瘤活性。这一发现也可能为改进AI引导的免疫治疗铺平道路。
A*STAR IMCB的共同第一作者兼高级研究官员Denise Goh解释称：“TIMES将标准病理切片转化为预测性诊断工具。人工智能算法不仅提高了预后精度，还使临床医生能够主动调整治疗和监测计划——可能挽救生命。”
经过验证并准备广泛应用
TIMES模型在五个医院的231名患者的肿瘤样本中进行了测试，证明其在不同数据集中的可靠性。为了促进全球合作，研究团队还推出了一个免费在线平台，允许医疗专业人员上传组织图像并获得人工智能生成的复发风险评估。
该软件框架已申请专利，进一步的验证试验将于今年晚些时候在SGH和新加坡国家癌症中心进行。研究团队目前正在与诊断合作伙伴合作，以标准化该系统并将其转化为临床批准的诊断套件，供医院常规使用。
作为新加坡最大的三级医疗机构和全球知名的学术医学中心，SGH在该项目中发挥了关键作用，并将继续支持其临床推广。如果成功，TIMES评分可能成为未来癌症护理的重要突破。
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