Cancer Cell：利用人工智能对脑转移瘤分类，揭示其对神经环路的影响

西班牙国家研究委员会（CSIC）和西班牙国家癌症研究中心（CNIO）的研究人员在 Cancer Cell 期刊发表了题为：Machine learning identifies experimental brain metastasis subtypes based on their influence on neural circuits 的研究论文。

研究团队借助人工智能（AI）技术发现，肿瘤的脑转移对大脑认知功能的影响并不仅仅因为肿瘤的“质量效应”。当肿瘤在大脑中扩散转移时，它改变了大脑的化学物质，并破坏了神经元之间的交流。

研究团队测量了有转移和没有转移的肿瘤小鼠模型的脑电活动，观察到两组患癌症的小鼠的电生理记录各不相同。为了确定这种差异是由肿瘤转移引起的，他们转向了人工智能（AI）技术。他们使用大量的电生理记录训练了一个自动算法，该算法能够识别转移的存在，甚至能够区分不同原发肿瘤（皮肤癌、肺癌和乳腺癌）的转移。

这些结果表明，肿瘤的脑转移确实以一种特定的方式影响大脑电活动，并留下清晰和可识别的特征。研究团队表示，这项研究代表了对脑转移发展的基本认识的“范式转变”，并对这种病理的预防、早期诊断和治疗具有意义。

除了记录肿瘤转移存在时脑电活动的变化，研究团队还探索了可能解释这种变化的生化变化。通过分析受影响组织中表达的基因，他们确定了一个基因——EGR1，可能在这一过程中发挥重要作用。这一发现为开发药物来预防或减轻脑转移对大脑认知的影响奠定了基础。

论文共同通讯作者、西班牙国家癌症研究中心脑转移团队负责人 Manuel Valiente 表示，这项研究挑战了迄今为止公认的解说，表明了脑转移患者中常见的神经功能障碍并不仅仅由于肿瘤的“质量效应”，患者的症状是由肿瘤诱导的生化和分子改变引起的脑活动变化的结果。这是一种范式转变，可能对肿瘤脑转移患者的诊断和治疗策略产生重要影响。

论文共同通讯作者、西班牙国家研究委员会卡哈尔研究所神经回路实验室主任 Liset Menéndez de la Prida 表示，通过机器学习，能够整合所有的数据来创建一个模型，通过观察大脑的电活动，就可以知道大脑中是否有转移。这种计算方法甚至可以在早期预测脑转移瘤的亚型。这是一项完全开创性的工作，开辟了一条未被探索的道路。