科大領導的國際科研團隊近日研發出一套人工智能（AI）模型，預測腦癌患者接受治療後的進程和結果，為改善病人管理策略及實施精準腫瘤治療提供新方向。

瀰漫性腦膠質瘤是成年人最常見的原發性腦腫瘤，一般透過手術結合電療與化療藥物「替莫唑胺」（TMZ）治療。但是幾乎所有患者的腦膠質瘤都會復發，TMZ化療只可延長患者壽命約3個月，醫學界至今仍未釐清上述標準療法，促使腦膠質瘤惡化的分子機制。

為解開上述謎團，科大生命科學部和化學及生物工程學系夏利萊夫人生命科學副教授王吉光領導的研究團隊，與北京天壇醫院、韓國三星醫學中心和香港中文大學威爾斯親王醫院等合作，分析544名腦膠質瘤患者的腫瘤分子樣本和臨床數據，當中包括182名東亞患者，以辨識不同種類腦膠質瘤演化的基因組，和轉錄組預測因子。

透過大數據分析，團隊發現一些與TMZ抗藥性及腦膠質瘤快速惡化相關的早期預測因子，包括患者於初次診斷時，已發現調節基因MYC的數量增多，或MYC的目標基因被過度激發，這些情況均會誘發腫瘤在治療時發生超突變。

團隊亦發現，如患者於初次診斷時，已發現CDKN2A基因缺失，他們後期腫瘤急劇惡化的機率亦更高。 

團隊進一步發現，東亞人與白人在腦腫瘤基因突變方面，有明顯差異。王吉光稱上述研究結果印證，為癌症患者制定個人化治療方案的重要性，相信發現這些腦膠質瘤復發的早期預測因子，將有助發展針對這種惡性腫瘤的精準治療，尤其能令復發患者得益。

建立模型預測腫瘤惡化 公眾可使用

為更好地評估患者接受治療的進程及結果，研究團隊開發一套名為「CELLO2」的機器學習模型，用於初診後評估患者的病情。經過訓練的模型，可準確預測復發的腫瘤會否在TMZ化療下惡化，並識別高風險患者。

團隊設立一個公開的互動網站，使公眾能夠使用預測模型，為患者和醫生提供腦膠質瘤的長期追蹤數據庫，並可根據患者的臨床和基因組特徵，預測TMZ化療所誘發的腫瘤超突變和惡化的進程。

團隊指出，「CELLO2」是第一個可以通過原發腫瘤的分子特徵，預測復發腫瘤級別是否升高或耐藥的有效工具。

團隊未來將整合更多患者數據，進一步改善機器學習模型，以助研究其他導致腦腫瘤產生抗藥性的分子機制，並計劃開發一個整合醫學影像和多組學數據的人工智能平台，推動精準神經腫瘤學的發展。

研究成果最近於《科學轉化醫學》期刊上發表。@

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