新AI工具以惊人准确度预测癌症扩散
一种新型AI工具可以在癌症扩散之前预测哪些癌症会转移——为时未晚。
日期：2026年3月21日
来源：日内瓦大学
摘要：研究人员发现癌症扩散并非随机——它遵循一种生物“程序”。通过研究结肠肿瘤细胞，他们识别出可预示癌症是否可能转移的基因模式。他们的AI模型MangroveGS能以约80%的准确率预测这一风险，甚至适用于多种癌症类型。这可能改变医生决定哪些患者需要积极治疗、哪些不需要的方式。
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为什么有些肿瘤会扩散而其他肿瘤保持局部性？科学家们仍未完全理解控制癌细胞转移能力的因素，但回答这个问题对于改善患者护理至关重要。日内瓦大学（UNIGE）的研究人员研究了结肠癌细胞，识别出影响肿瘤是否可能扩散的关键因素。他们还发现了可用于评估该风险的特定基因表达模式。
基于这些发现，该团队开发了一种人工智能工具（MangroveGS），可将这些遗传信号转化为跨多种癌症类型的高度可靠预测。这项发表在《细胞报告》上的研究可能带来更个性化的治疗，并帮助发现新的治疗靶点。
癌症作为一种扭曲的发育过程
“癌症的起源常被归因于‘无序细胞’，”领导这项研究的日内瓦大学医学院遗传医学与发展系教授Ariel Ruiz i Altaba解释道。“然而，癌症更应该被理解为一种扭曲的发育形式。”遗传和表观遗传变化可以重新激活通常在早期发育后关闭的生物程序，最终驱动肿瘤形成。
癌症并非随机，而是遵循结构化的生物规则。“因此，挑战在于找到理解其逻辑和形式的钥匙。就转移而言，要识别那些将从肿瘤中分离出来并在身体其他部位创建新肿瘤的细胞的特征。”
追踪转移性癌细胞
转移是大多数癌症死亡的原因，尤其是在结肠癌、乳腺癌和肺癌中。当癌细胞在血液或淋巴系统中被检测到时，疾病往往已经开始扩散。尽管科学家们了解许多导致肿瘤形成的突变，但没有任何单一的遗传变化能解释为什么有些细胞会脱离并迁移，而其他细胞则留在原地。
“困难在于能够在确定细胞完整分子特征（这种分析会破坏细胞）的同时观察其功能（这需要细胞保持存活），”Ruiz i Altaba教授解释说。为了克服这一点，研究人员在实验室中分离、克隆并培养了肿瘤细胞。“然后，这些克隆在体外和小鼠模型中进行了评估，以观察它们通过真实生物过滤器迁移并产生转移的能力，”Arwen Conod补充道。
与癌症扩散相关的基因特征
该团队分析了来自两个原发性结肠肿瘤的约三十个细胞克隆中数百个基因的活性。这揭示了与每个细胞移动和扩散能力密切匹配的清晰基因表达模式。重要的是，转移潜力并非由单个细胞的谱决定，而是由相关癌细胞群如何相互作用决定。
AI工具预测转移风险
研究人员将这些基因特征整合到一个人工智能系统中。“我们的工具‘Mangrove Gene Signatures (MangroveGS)’的一大创新在于它利用了数十甚至数百个基因特征。这使得它对个体变异特别有抵抗力，”Aravind Srinivasan解释说。
经过训练，该模型能够以近80%的准确率预测转移和结肠癌复发，优于现有方法。从结肠癌中得出的相同基因特征在预测其他癌症（包括胃癌、肺癌和乳腺癌）的转移风险方面也证明有用。
迈向更个性化的癌症护理
MangroveGS可以直接处理医院收集的肿瘤样本。对细胞进行分析，对其RNA进行测序，然后快速生成转移风险评分，并通过加密平台安全地与医生和患者共享。
“这些信息将防止对低风险患者的过度治疗，从而限制副作用和不必要的成本，同时加强对高风险患者的监测和治疗，”Ariel Ruiz i Altaba说。“它还提供了优化临床试验参与者选择的可能性，减少所需志愿者数量，提高研究的统计功效，并为最需要的患者提供治疗益处。”
故事来源：材料由日内瓦大学提供。注意：内容可能因风格和长度进行了编辑。
期刊参考文献：Aravind Srinivasan, Arwen Conod, Yann Tapponnier, Marianna Silvano, Luca Dall’Olio, Céline Delucinge-Vivier, Isabel Borges-Grazina, Ariel Ruiz i Altaba. 高转移潜能的出现及复发和转移的预测. 《细胞报告》, 2026; 45 (1): 116834 DOI: 10.1016/j.celrep.2025.116834
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