科技日報北京7月9日電 （記者張夢然）美國哈佛大學(xué)醫(yī)學(xué)院團隊設(shè)計了一種人工智能（AI）醫(yī)療工具，可快速解碼腦腫瘤的DNA，以確定其在手術(shù)過程中的分子身份，而現(xiàn)有方法需要幾天甚至幾周的時間才能獲得這些關(guān)鍵信息。研究成果7日發(fā)表在《醫(yī)學(xué)》雜志上。

　　腦科手術(shù)期間準確的分子診斷（詳細描述細胞中DNA的變化）可幫助神經(jīng)外科醫(yī)生決定切除多少腦組織；同時，了解腫瘤的分子特性也能讓患者從現(xiàn)場治療中受益，譬如手術(shù)時可直接將藥物涂層晶片放入腦中。

　　現(xiàn)在使用的標準診斷方法，包括取出腦組織，將其冷凍，并在顯微鏡下檢查。其主要缺點是冷凍往往會在顯微鏡下改變細胞的外觀，并可能干擾臨床評估的準確性。此外，即使用強大的顯微鏡，人眼也無法可靠地檢測細微的基因組變異。

　　新工具被稱為CHARM（冷凍切片組織病理學(xué)評估和審查機制）。CHARM使手術(shù)期間的診斷與世界衛(wèi)生組織最近更新的分類系統(tǒng)保持一致，可用于診斷和分級神經(jīng)膠質(zhì)瘤的嚴重程度。

　　CHARM是利用來自1524名神經(jīng)膠質(zhì)瘤患者的2334個腦腫瘤樣本開發(fā)的。當(dāng)對一組大腦樣本進行測試時，該工具以93%的準確度區(qū)分了具有特定分子突變的腫瘤，并成功分類了具有不同分子特征的3種主要類型的神經(jīng)膠質(zhì)瘤，這些腫瘤都具有不同的預(yù)后和不同的治療反應(yīng)，因此對其區(qū)分非常有價值。

　　該工具能成功捕獲更具侵襲性的神經(jīng)膠質(zhì)瘤的標志，還能查明低級別腫瘤臨床上重要的分子改變。這些變化中的每一處也標志著不同的生長、傳播和治療反應(yīng)傾向。

　　該工具還將細胞的外觀與腫瘤的分子特征聯(lián)系起來，模式上更接近人類病理學(xué)家視覺評估樣本的方式。此外，它還能重新訓(xùn)練以識別其他腦癌亞型。

　　【總編輯圈點】

　　ChatGPT讓我們見識了通用人工智能模型的厲害——它上知天文下知地理，各行各業(yè)的知識都能對談如流。但這并不意味著，所有的人工智能模型都要以更大的規(guī)模、覆蓋更多領(lǐng)域為目標。在垂直細分領(lǐng)域，將人工智能模型做得足夠?qū)I(yè)，從而使其在醫(yī)學(xué)、教育、工業(yè)等領(lǐng)域的實際場景得到深度應(yīng)用，同樣具有重要意義。因為這將對傳統(tǒng)的方式方法帶來變革，在具體的行業(yè)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)提質(zhì)降本增效。這樣來看，人工智能模型的通用性與專業(yè)性，兩者并不矛盾，而是需要齊頭并進向前發(fā)展的兩個方向。