“这项研究表明了在医学中实施基于人工智能技术的优势和前景，以非侵入性地方式调查疾病背后的生物学过程。”——Or Perlman博士，麻省总医院Athinoula A. Martinos生物医学成像中心研究员
在最近发表在《自然·生物医学工程》（Nature Biomedical Engineering）上的一项研究中，由麻省总医院的研究人员领导的团队证明，磁共振成像（MRI）和人工智能（AI）可用于检测肿瘤细胞死亡的早期迹象，以响应一种基于病毒的新型癌症疗法。
最近，一种有希望的治疗性病毒在保留正常组织的同时选择性地杀死癌细胞。为治疗侵袭性脑瘤带来了希望。为了进一步优化基于病毒的治疗，必须对治疗反应进行频繁的非侵入性监测。这种监测对于了解病毒和癌细胞之间的相互作用至关重要，例如病毒在肿瘤内的扩散程度和治疗反应。
Or Perlman博士
麻省总医院Athinoula A. Martinos生物医学成像中心研究员
研究人员使用定量分子MRI图像测量多种组织特性，包括组织pH值和蛋白质浓度，这些属性会随着细胞死亡而改变。这种方法可以比以前的技术更早地监测治疗反应。治疗反应在病毒治疗后48小时就可以看到，远在观察到肿瘤体积的任何变化之前。
Athinoula A. Martinos生物医学成像中心的研究员和教师Christian Farrar博士说："我们对一个MRI扫描仪进行编程，为不同的分子化合物和细胞pH值创建独特的信号 "指纹"。然后用一个深度学习神经网络来解码这些指纹并生成定量的pH值和分子图。"核磁共振分子指纹方法在一项小鼠脑瘤研究中得到了验证，该研究采用了一种新的基于病毒的疗法，可以选择性地杀死癌细胞。"
Christian Farrar博士
麻省总医院神经科学助理教授
Athinoula A. Martinos生物医学成像中心的研究员和教师
为了最大限度地提高这种治疗方法的效率，研究人员开发了一种监测由病毒引起的肿瘤细胞死亡的方法，使早期监测和快速检测肿瘤区域的治疗反应成为可能。最近，研究人员已经实施了这种方法来量化健康人脑中的细胞pH值和分子化合物。未来在人类脑瘤患者中调研使用这种方法的效果将有助于优化这些基于病毒的疗法。
Athinoula a.Martinos生物医学成像中心研究员Or Perlman博士说：“这项研究表明了在医学中实施基于人工智能技术的优势和前景，以非侵入性地方式调查疾病背后的生物学过程。这种方法成功的最有趣和最关键的组成部分之一是使用模拟的分子指纹来训练机器学习神经网络。这一概念可被扩展和进一步研究，以解决其他医学和科学挑战。”
本研究描述了一种利用MRI非侵入性检测肿瘤细胞死亡的新方法。这样的能力对于癌症治疗的非侵入性监测非常有用，有可能改善患者护理，并针对单个患者调整治疗。同样的方法也可能有助于检测和描述发生细胞死亡升高的其他疾病，如中风和肝病。虽然这项研究主要是通过小鼠脑肿瘤模型验证的，但研究人员已经证明了使用同样的方法在大鼠中风模型和健康人中生成定量pH值和分子图的能力。在未来，他们计划进一步探索这种非侵入性成像方法在脑肿瘤和中风患者中的适用性。
关于美国麻省总医院
麻省总医院成立于1811年，是哈佛医学院最初设立且规模最大的教学医院。我们拥有全美最大的以医院为基础的研究项目，同时也是美国国立卫生研究院研究资金最大的接受者，我们的研究项目横跨医院的20多个临床部门和中心。麻省总医院可以为几乎每一个专科和次专科、内科和外科领域提供精准的诊断和治疗。我们的六个多学科护理中心以癌症、消化系统疾病、心脏病、神经内科、血管医学和创伤中心的创新而闻名世界。另外麻省儿童总医院提供全面的小儿保健服务，从初级护理到运用尖端疗法诊治复杂和罕见的疾病。麻省总医院连续多年被《美国新闻与世界报道》评为美国最顶级医院之一，也是唯一一家在所有16项专科排名中均获得名次的医院。在接受评估的近5000家医院中，麻省总医院自1990年评选举办开始便一直占据荣誉榜顶级医院之列。
参考：
原文链接: https://www.massgeneral.org/news/press-release/Magnetic-resonance-imaging-mri-and-artificial-intelligence-detect-early-signs-of-tumor-cell-death
编辑：王洪
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