我国学者研发肝癌智能模型，可精准判断恶性程度

(健康时报荆雪涛)近日，解放军总医院肿瘤医学部派驻第一医学中心介入超声科梁萍教授、于杰教授研究团队，在《肝脏病学》(Hepatology)发表研究成果，研发出可生物学解释的多模态智能模型，能精准判断肝细胞癌的恶性程度，还为临床提供了降低肿瘤复发风险的优化治疗方案。

肿瘤自身的恶性程度，即侵袭性，是导致术后复发的关键因素。传统穿刺活检等有创操作不仅给患者带来不适，也存在潜在的出血、感染甚至针道种植转移风险。

“我们研发的模型，正是在解决这个关键问题上取得了突破。”梁萍教授在接受人民日报健康客户端记者采访时介绍，该创新模型整合了超声造影、磁共振成像等无创影像检查数据，并结合患者的临床信息和生物学特征，通过智能算法自动提取并分析关键特征，整个过程无需任何穿刺操作，即可精准区分肿瘤的生物学行为是“温和型”(低侵袭性)还是“凶险型”(高侵袭性)。验证结果显示，该模型在内部及外部测试数据集中的精准度均超过80%，性能表现稳定且可靠。

该模型不仅提供了精准的诊断，还同步给出了个体化的治疗“最优解”。研究显示，对于位置相对安全的高侵袭性肿瘤，如果采用8毫米最小消融边缘的根治策略，其术后复发率可从传统策略下的42.4%大幅降低至10.5%。这一结果意味着，经过模型优化治疗后，高侵袭性肿瘤患者的复发风险已与低侵袭性肿瘤患者基本持平。

于杰教授表示：“这一发现让医生告别了过去‘一刀切’的治疗模式，真正实现了对肿瘤的‘精准打击’。它既能有效避免因消融范围不足而导致的早期复发，又能防止因过度治疗对正常肝组织造成不必要的损伤，从而在保证疗效的同时，最大限度地保护患者的肝脏功能和生活质量。”

解放军总医院第一医学中心刘芳对人民日报健康客户端介绍，该研究数据规模庞大、验证流程严谨，确保了模型的科学性和普适性。此外，该模型具备良好的“可解释性”，打破了部分人工智能模型“只给结果、说不清原理”的黑箱困境。通过结合病理学和基因测序分析，研究团队进一步明确了高侵袭性肿瘤的分子特征及其背后的信号通路机制，为未来的药物研发和基础研究提供了坚实的理论依据。

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