胶质母细胞瘤是一种恶性癌症。确诊后存活数年以上的患者比例极低。最近，凯斯西储大学医学院(Case West Reserve University School Of Medicine)、案例工程学院(Case School Of Engineering)和克利夫兰诊所的研究人员和医生将两种截然不同的分析方法混合在一起，以更好地理解和防治脑癌。 　　据出国看病服务机构携康国际了解，研究人员使用人工智能(AI)工具对脑癌患者的首次MRI扫描的计算机图像进行分析，并将图像分析与基因组研究进行比较，以分析癌症。
　　CaseWesternReserve生物医学工程副教授PallaviTiwari说：一种新的、更准确的方法不仅可以确定胶质母细胞瘤的相对预期寿命，还可以确定哪些患者可以进行实验性临床药物试验。
　　这项研究由蒂瓦里和尼哈贝格博士领导。他们的研究结果本月发表在美国癌症研究协会的临床癌症研究杂志上。
　　研究人员使用的人工智能模型利用肿瘤附近和肿瘤内部的特征来识别哪些患者的预后较差。然后他们使用基因表达信息来阐明哪些生物途径与这些图像有关。
　　结果表明，与不良预后相关的影像学特征也与胶质母细胞瘤的化学耐药相关通路有关。这可能会对胶质母细胞瘤患者个性化治疗决策的设计产生重大影响。
　　“尽管我们才刚刚起步，但我们可以从患者的图像和遗传图谱中得知，他们对免疫治疗仍有很好的反应，”该研究的合著者、克利夫兰临床伯克哈特脑肿瘤和神经肿瘤学中心的合著者ManmeetAhluwalia博士说。
　　研究人员能够将患者肿瘤的MRI扫描结果与患者相应的基因组信息进行比较。"大多数研究人员只关注MRI结果或基因组信息，但我们也研究了MRI特征和基因表达。

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