MERIT AI與影像算法研發(fā)副總監(jiān)Jon Loi博士，近日于夏威夷舉辦的2025年神經(jīng)腫瘤學(xué)會年會上分享了其核心見解。下文將深入探討從多模態(tài)整合到AI增強影像等一系列前沿議題。
重點內(nèi)容：
l 多模態(tài)方法能夠提供單一模態(tài)無法實現(xiàn)的深層洞見
l 人工智能正推動醫(yī)學(xué)影像與病理學(xué)跨越自動化，邁向新發(fā)現(xiàn)
l 神經(jīng)腫瘤影像學(xué)正從描述性分析轉(zhuǎn)向預(yù)測性建模
l 神經(jīng)腫瘤診斷流程正實現(xiàn)顯著加速
l 中樞神經(jīng)系統(tǒng)腫瘤治療領(lǐng)域正超越傳統(tǒng)細胞毒性藥物，日益聚焦靶向與聯(lián)合療法
l 多個RANO（神經(jīng)腫瘤療效評估）工作組正在構(gòu)建可重復(fù)性研究的關(guān)鍵基礎(chǔ)框架
l 神經(jīng)腫瘤學(xué)最重要的理念轉(zhuǎn)變是從反應(yīng)性評估轉(zhuǎn)向預(yù)測性策略
l 產(chǎn)業(yè)界與學(xué)術(shù)界協(xié)同性不斷增強，表明人工智能已脫離試驗階段，正積極塑造臨床診療實踐
多模態(tài)整合：邁向標準實踐的成熟化
SNO 2025會議明確傳遞出一個主題：在神經(jīng)腫瘤學(xué)領(lǐng)域，MRI、PET影像、數(shù)字病理、轉(zhuǎn)錄組學(xué)與臨床數(shù)據(jù)的整合正變得日益成熟與常規(guī)化。長期以來關(guān)于多模態(tài)融合的愿景，如今終于通過基礎(chǔ)設(shè)施的演進、標準化進程以及AI工具的賦能，實現(xiàn)了對海量數(shù)據(jù)流的有效規(guī)模化整合。
這一轉(zhuǎn)變之所以具有變革性，是因為多模態(tài)方法能夠提供任何單一模態(tài)無法獨立實現(xiàn)的洞見——這一理念雖在理論層面討論已久，如今終成現(xiàn)實。當前的重點已不再局限于探索多模態(tài)的概念本身，而更側(cè)重于實現(xiàn)其在不同機構(gòu)與工作流程中高效落地。隨著這些系統(tǒng)的日益成熟，它們正為更豐富、更全面的疾病認知與治療方案鋪平道路，標志著精準醫(yī)療向前邁出了重要一步。
人工智能：從自動化走向發(fā)現(xiàn)新紀元
人工智能（AI）正在深刻改變醫(yī)學(xué)影像與病理學(xué)領(lǐng)域，其應(yīng)用已超越自動化范疇，邁入科學(xué)發(fā)現(xiàn)的新階段。SNO會議上報告的部分進展如下：
l 深度學(xué)習（DL）模型目前在實時術(shù)中腫瘤檢測中的準確率已超過90%，其中FastGlioma等系統(tǒng)可在10秒內(nèi)輸出結(jié)果，顯著提升了手術(shù)決策效率；
l AI技術(shù)正在揭示亞視覺層面的生物學(xué)規(guī)律——既能通過組織病理切片預(yù)測分子分型，又能識別新型空間生物標志物，這些均是傳統(tǒng)人工觀察難以觸及的深層洞見。
基礎(chǔ)模型與先進技術(shù)正推動醫(yī)學(xué)影像分析邁向新高度：通過多示例學(xué)習結(jié)合注意力機制，基礎(chǔ)模型能夠在不同放大倍數(shù)下實現(xiàn)穩(wěn)健的特征提取。同時，以FeTS 2.0為代表的聯(lián)邦學(xué)習項目促進了多方協(xié)作研究，且不會暴露患者隱私。
人機協(xié)同在病理診斷中展現(xiàn)顯著優(yōu)勢：SNO會議中展示的證據(jù)表明，AI輔助病理診斷的表現(xiàn)優(yōu)于單獨使用AI或病理醫(yī)生獨立診斷，這突顯了人類專業(yè)經(jīng)驗與機器智能之間的協(xié)同效應(yīng)。
總體而言，這標志著一次關(guān)鍵轉(zhuǎn)變：人工智能正從效率提升工具演變?yōu)轵?qū)動生物學(xué)發(fā)現(xiàn)的引擎，加速了新治療靶點的發(fā)現(xiàn)進程，并推動精準醫(yī)療向前發(fā)展。
影像學(xué)：從描述到預(yù)測的范式轉(zhuǎn)變
神經(jīng)腫瘤影像學(xué)正在從描述性分析轉(zhuǎn)向預(yù)測性建模，這一轉(zhuǎn)變源于傳統(tǒng)MRI在區(qū)分腫瘤進展與治療相關(guān)反應(yīng)方面的局限性。會議分享的研究數(shù)據(jù)顯示，治療后12周內(nèi)假性進展發(fā)生率為10%-25%，而放射性壞死在受照射的腦轉(zhuǎn)移瘤中發(fā)生率達5%-25%，這凸顯了對先進影像解決方案的迫切需求。
氨基酸類PET示蹤劑（如FET、MET、FDOPA及fluciclovine）現(xiàn)已被推薦用于膠質(zhì)瘤、腦膜瘤和腦轉(zhuǎn)移瘤的評估，其腫瘤特征識別能力優(yōu)于基于葡萄糖的成像方式，并能有效應(yīng)對血腦屏障帶來的挑戰(zhàn)。PET（特別是18F-DOPA）與MRI的融合可實現(xiàn)更精準的放射靶區(qū)勾畫，而三維容積測量相比傳統(tǒng)二維方法，與治療效果相關(guān)性更強，對病情進展的判斷也更為審慎。新興的PET RANO 1.0評估框架正成為改善療效評估和預(yù)測總生存期的前景方案。
盡管受限于掃描設(shè)備差異與分層分割標準不一等問題，使得跨中心影像組學(xué)標準化仍面臨挑戰(zhàn)，但影像組學(xué)在以下領(lǐng)域持續(xù)創(chuàng)造重要價值：
l 代謝圖譜構(gòu)建（磁共振波譜成像）
l 瘤周微結(jié)構(gòu)特征解析
l 多模態(tài)影像融合（MRI-PET）
這些技術(shù)進展共同標志著神經(jīng)腫瘤影像學(xué)正邁向一個關(guān)鍵的演進階段——通過多模態(tài)、預(yù)測性的影像策略，不僅提升診斷精確度，更為個體化治療方案制定提供關(guān)鍵依據(jù)。
診斷流程的速度與精度革命
神經(jīng)腫瘤學(xué)的診斷流程正經(jīng)歷顯著加速，將傳統(tǒng)長達數(shù)周的周期縮短至數(shù)小時甚至數(shù)分鐘。例如，受激拉曼組織學(xué)技術(shù)能在術(shù)中實現(xiàn)2-3分鐘的無染色快速病理診斷，而納米孔測序平臺將包含突變與甲基化分析的完整分子圖譜檢測從約20天壓縮至次日完成。這些突破確保了在治療決策最緊迫的時刻，關(guān)鍵的基因組學(xué)與組織學(xué)信息已準備就緒。
人工智能進一步推動著這場變革：它在無需傳統(tǒng)組織學(xué)延遲的情況下實現(xiàn)分子分型，并通過AI輔助的H&E切片解讀提升數(shù)字病理分析的效率與一致性，揭示出人眼難以辨識的亞視覺模式。與此同時，空間生物學(xué)技術(shù)融合影像學(xué)、轉(zhuǎn)錄組學(xué)與機器學(xué)習，在細胞分辨率層面繪制腫瘤內(nèi)異質(zhì)性圖譜。這些創(chuàng)新共同催生了更快速、更全面的分子病理學(xué)診斷體系，直接服務(wù)于精準治療方案的制定，重新定義了癌癥診斷的速度與深度標準。
新型療法：審慎樂觀中的突破
中樞神經(jīng)系統(tǒng)腫瘤的治療格局正在超越傳統(tǒng)細胞毒性藥物（如替莫唑胺、亞硝基脲類和甲氨蝶呤），日益聚焦于靶向治療與聯(lián)合策略。
SNO會議上探討的創(chuàng)新療法包括：正處于Ⅰ期臨床試驗階段的CT-179等OLIG-2抑制劑，這類藥物利用膠質(zhì)瘤特異性轉(zhuǎn)錄因子（在中樞神經(jīng)系統(tǒng)外罕見存在）實現(xiàn)精準打擊。同時，以HSV-1衍生的G47Δ為代表的溶瘤病毒療法已展現(xiàn)出顯著的生存獲益（中位總生存期超過20個月），并在日本獲得監(jiān)管批準。
聯(lián)合治療方案正獲得越來越多的關(guān)注，例如激光間質(zhì)熱療與派姆單抗聯(lián)用可顯著增強免疫激活效應(yīng)并促進效應(yīng)記憶性CD8+ T細胞的形成。以生長抑素受體及前列腺特異性膜抗原為靶點的放射診療藥物在腦膜瘤治療中的應(yīng)用正迅速擴展，而疫苗與抗原靶向免疫療法雖在理論上極具前景，仍面臨中樞神經(jīng)系統(tǒng)特有的免疫挑戰(zhàn)。盡管循環(huán)腫瘤DNA水平較低，液體活檢技術(shù)因其在早期檢測與復(fù)發(fā)監(jiān)測中的潛力持續(xù)受到關(guān)注。
總體而言，當前治療模式正向多維度整合策略轉(zhuǎn)變，通過深度解析腫瘤微環(huán)境實現(xiàn)精準干預(yù)，標志著神經(jīng)腫瘤治療已從單一療法時代邁入以精準驅(qū)動、多模態(tài)融合為核心的新階段。
超越切除：神經(jīng)外科手術(shù)的創(chuàng)新維度
現(xiàn)代神經(jīng)外科策略強調(diào)在先進引導(dǎo)模式支持下實現(xiàn)安全的最大范圍切除。對于臨近功能皮層的腫瘤，麻醉喚醒配合術(shù)中腦功能定位仍是關(guān)鍵手段，而術(shù)中超聲技術(shù)可提供實時可視化引導(dǎo)。使用5-ALA或熒光素的熒光引導(dǎo)手術(shù)則顯著提升了腫瘤邊界辨識度與切除完整性。
激光間質(zhì)熱療（LITT）正發(fā)展為不僅是針對深部或無法切除病灶的減瘤方案——它可能作為免疫激活劑，通過啟動CCR2+巡邏單核細胞，并與派姆單抗等免疫療法產(chǎn)生協(xié)同效應(yīng)。這使得消融手術(shù)被重新定義為超越局部腫瘤控制的、具有全身治療潛能的干預(yù)手段，標志著神經(jīng)外科正朝著整合精準影像與免疫調(diào)節(jié)的生物學(xué)驅(qū)動模式轉(zhuǎn)型。
推動神經(jīng)腫瘤學(xué)標準化進程：RANO工作組的關(guān)鍵構(gòu)建
為提升神經(jīng)腫瘤學(xué)研究與實踐的一致性與臨床相關(guān)性，多個RANO（神經(jīng)腫瘤療效評估）工作組正在構(gòu)建支撐可重復(fù)性研究與多中心試驗的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。這些努力覆蓋影像學(xué)、病理學(xué)、認知評估及患者報告結(jié)局等多個維度，旨在標準化評估標準，提升疾病全程管理的客觀性。以下是對當前塑造該領(lǐng)域發(fā)展的核心倡議的概述：
l RANO-PET工作組：發(fā)布針對膠質(zhì)瘤、腦膜瘤和腦轉(zhuǎn)移瘤的技術(shù)指南；中樞神經(jīng)系統(tǒng)淋巴瘤指南正在審議中。
2 項目一：評估FET PET在新診斷膠質(zhì)母細胞瘤中的預(yù)后價值。
2 項目二：評估系列FET PET在疑似復(fù)發(fā)時的附加診斷價值。
l RANO-Resect工作組：建立統(tǒng)一的可切除性評估指標及手術(shù)圖譜，以應(yīng)對外科決策中的異質(zhì)性問題。
l RANO-AI工作組正致力于：
2 制定容積測量標準、驗證自動分層算法，并探索用于術(shù)前術(shù)后影像分析的聯(lián)邦學(xué)習框架；
2 開展系統(tǒng)性綜述，以識別自動分割中觀察者內(nèi)/間的一致性差異與潛在偏倚。
l RANO-COG工作組正在為臨床試驗定義可量化的認知功能終點，確保評估的可靠性與客觀性。
l RANO-PRO工作組致力于建立針對IDH突變型膠質(zhì)瘤的患者報告結(jié)局指標（PROMs）及核心結(jié)局指標集。
l RANO-Cares（新設(shè)工作組）正在通過德爾菲共識法評估照護者研究的報告標準，聚焦最具臨床意義的結(jié)局指標。
l RANO-復(fù)發(fā)病理工作組通過建立數(shù)字切片檔案庫，推進復(fù)發(fā)性膠質(zhì)瘤標本組織病理學(xué)評估的標準化。
l RANO-腦轉(zhuǎn)移瘤-局部治療工作組針對局部治療研究，正在定義可測量病灶、療效評估及壞死判定的新標準。
l RAPNO（兒童神經(jīng)腫瘤工作組）正努力將多種評估標準整合為統(tǒng)一的框架體系。
從反應(yīng)式到預(yù)測式醫(yī)療：神經(jīng)腫瘤學(xué)的范式轉(zhuǎn)變
神經(jīng)腫瘤學(xué)領(lǐng)域最關(guān)鍵的觀念轉(zhuǎn)變，正從反應(yīng)式評估轉(zhuǎn)向預(yù)測式策略，其核心在于強調(diào)能夠預(yù)測疾病軌跡而非僅描述當前狀態(tài)的生物標志物。早期檢測、前瞻性風險分層及主動治療調(diào)整，正成為現(xiàn)代診療的核心原則。這一預(yù)測性思維模式正在重塑影像學(xué)、分子診斷及治療規(guī)劃，推動整個領(lǐng)域從關(guān)注“當前發(fā)生什么”轉(zhuǎn)向預(yù)判“未來將會如何”。
這一演進趨勢體現(xiàn)在“治療機會窗”試驗與0期研究的興起中——這些研究旨在疾病進程更早期、腫瘤可能對治療更敏感的階段進行干預(yù)。通過運用預(yù)測性生物標志物與先進分析技術(shù)，臨床醫(yī)生能夠更早識別高風險患者，并在疾病進展前制定個體化干預(yù)方案。最終目標是將治療重心從晚期被動應(yīng)對轉(zhuǎn)向早期主動防控，從而從根本上重新定義神經(jīng)腫瘤學(xué)實踐精準醫(yī)學(xué)的路徑。
基礎(chǔ)設(shè)施與協(xié)同創(chuàng)新：推動神經(jīng)腫瘤學(xué)發(fā)展的基石
神經(jīng)腫瘤學(xué)領(lǐng)域的創(chuàng)新依賴于強大的基礎(chǔ)設(shè)施支撐，包括聯(lián)邦學(xué)習平臺、自動化分析流程、綜合數(shù)據(jù)集以及共享的參考標準。這些要素對于將人工智能驅(qū)動方案從研究拓展至臨床工作流程尤為關(guān)鍵。產(chǎn)業(yè)界與學(xué)術(shù)界的協(xié)作日益緊密，標志著人工智能已不再停留于實驗階段，而是正在切實塑造臨床診療實踐。
可重復(fù)性仍然是貫穿PET采集協(xié)議、影像組學(xué)預(yù)處理及數(shù)字病理工作流程的核心關(guān)切，這使得多中心標準化成為推動領(lǐng)域進步的必要條件。這一努力得到了神經(jīng)外科、神經(jīng)腫瘤學(xué)、神經(jīng)病理學(xué)、神經(jīng)放射學(xué)、放射腫瘤學(xué)及計算科學(xué)等多學(xué)科協(xié)作精神的支持，彰顯了該領(lǐng)域緊密的共同體特質(zhì)以及對推進精準醫(yī)學(xué)的共同承諾。正如一位與會專家所言：“神經(jīng)腫瘤學(xué)界規(guī)模雖小，但關(guān)系親密，就像一個大家庭。”
前行之路
SNO 2025 展現(xiàn)了一個既高速發(fā)展又精誠協(xié)作的領(lǐng)域。盡管重大臨床突破仍面臨挑戰(zhàn)，但先進影像、人工智能、分子診斷與創(chuàng)新療法的融合，正推動神經(jīng)腫瘤學(xué)從反應(yīng)性治療轉(zhuǎn)向預(yù)測性與個體化醫(yī)療。技術(shù)基礎(chǔ)已比以往任何時候都更為堅實。
對于身處影像、診斷與人工智能交叉領(lǐng)域的我們而言，信號清晰明確：未來屬于那些能有效整合多模態(tài)數(shù)據(jù)，在關(guān)鍵時刻揭示可行動洞見的人。
