人工智能助力胃癌分子分型 中肿蔡木炎团队取得研究新进展

近日，中山大学肿瘤防治中心（中肿）蔡木炎教授领导的研究团队在胃癌分子分型领域取得了突破性进展。这项研究属于医学研究和试验发展范畴，通过结合人工智能技术，成功开发出一种高效、精准的胃癌分子分型方法，有望推动个性化治疗的发展。

胃癌是全球范围内常见的恶性肿瘤之一，其分子异质性高，导致治疗效果个体差异显著。传统分子分型方法依赖于复杂的实验室技术，操作繁琐且耗时较长。蔡木炎团队针对这一瓶颈，创新性地引入人工智能算法，特别是深度学习模型，对胃癌组织的病理图像和基因组数据进行分析。

研究团队收集了大量胃癌患者的样本数据，包括组织切片图像和基因表达谱。通过训练人工智能模型，系统能够自动识别关键分子特征，如HER2表达、微卫星不稳定性和EB病毒相关标记。结果显示，该AI模型的分型准确率超过90%，显著优于传统方法，且处理速度提升了近50%。这不仅减少了人为误差，还降低了医疗成本。

这一新进展在医学研究和试验发展中具有重要意义。它提供了更高效的诊断工具，有助于早期发现高危患者，并指导靶向治疗。例如，对于HER2阳性胃癌患者，AI分型可快速推荐使用曲妥珠单抗等靶向药物。该方法具有推广潜力，可应用于其他癌症的分子分型研究，加速精准医学的落地。

蔡木炎团队表示，未来将进一步优化模型，整合更多临床数据，并与国际合作验证其普适性。这项研究已发表在国际权威医学期刊上，引起了广泛关注。专家认为，人工智能与医学研究的结合将为胃癌治疗带来革命性变革，最终改善患者预后。

中肿蔡木炎团队的成果展示了人工智能在医学研究和试验发展中的巨大潜力，为胃癌分子分型开辟了新路径。随着技术不断成熟，我们有理由期待更多创新应用，推动全球癌症防治水平的提升。