新型人工智能工具可应对软组织肉瘤 确定新的治疗策略

利用斯坦福大学医学院开发的新型机器学习工具，研究人员绘制了三种不同的细胞结构，这些结构与患有罕见且难以治疗的软组织肉瘤的患者的临床结果相对应。

特别是，该技术确定了与免疫疗法的积极反应相关的细胞邻域，这可能有助于医生做出治疗决策。

“这些癌症具有挑战性，”放射肿瘤学助理教授 Everett Moding 博士说。

“多达一半被诊断患有原发性肿瘤的患者会出现远处转移，但我们没有一个好的方法来预测谁。化疗通常对这些患者效果不佳，而且大多数患者对免疫疗法没有反应。不同细胞类型是否以及如何相互作用的模式以及它们与结果的相关性对于更多地了解这种疾病的复杂性和改善结果至关重要。”

莫丁是该研究的资深作者，该研究发表在《自然癌症》杂志上。主要作者是研究生 Ajay Subramanian、前研究助理 Neda Nemat-Gorgani 以及血液学和肿瘤内科研究员 Timothy Ellis-Caleo 医学博士。

一种罕见的癌症

软组织肉瘤很罕见，美国每年仅诊断出约 13,500 例软组织肉瘤。它们源自所谓的间充质细胞，后者形成体内的结缔组织，而不是源自上皮细胞，后者排列内脏和皮肤，大多数其他癌症(称为癌)都是由上皮细胞产生的。这种区别表明肉瘤的潜在生物学可能与更常见的癌症不同。

癌症有许多亚型，发生在脂肪、血管、纤维组织或肌肉等软组织中。大约一半的软组织肉瘤始于手臂或腿部;约40%起源于腹部。如果癌症是局部的，手术可以治愈许多人，但患有转移性疾病的人的中位生存期不到两年。

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