科大研發機器學習模型　預測腦癌患者接受治療後進程

香港科技大學領導的國際科研團隊，近日揭示了原發性腦腫瘤在接受治療時的惡化機制，並研究出一套人工智能模型(TMZ)，可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以及實施精準腫瘤治療提供新方向。該研究與北京天壇醫院、南韓三星醫學中心和威爾斯親王醫院等合作完成；研究成果已於《科學轉化醫學》期刊上發表。

瀰漫性腦膠質瘤是成年人最常見的原發性腦腫瘤，一般會使用化學治療藥物－替莫唑胺（TMZ）進行治療。然而，TMZ化療往往只可延長患者約3個月的壽命，因為幾乎所有患者都會面對腦膠質瘤復發的問題，而醫學界至今仍未釐清這套標準療法促使腦膠質瘤惡化的分子機制。由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，分析544位腦膠質瘤患者的腫瘤分子樣本和臨床數據。研究團隊發現，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。

王吉光說，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，尤其能為復發患者帶來裨益。為更好地評估患者接受治療的進程及結果，研究團隊開發名為CELLO2的機器學習模型，用於初診後評估患者的病情，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。