近日，中山大學腫瘤防治中心（中腫）蔡木炎教授領導的研究團隊在胃癌分子分型領域取得了突破性進展。這項研究屬于醫(yī)學研究和試驗發(fā)展范疇，通過結合人工智能技術，成功開發(fā)出一種高效、精準的胃癌分子分型方法，有望推動個性化治療的發(fā)展。

胃癌是全球范圍內常見的惡性腫瘤之一，其分子異質性高，導致治療效果個體差異顯著。傳統(tǒng)分子分型方法依賴于復雜的實驗室技術，操作繁瑣且耗時較長。蔡木炎團隊針對這一瓶頸，創(chuàng)新性地引入人工智能算法，特別是深度學習模型，對胃癌組織的病理圖像和基因組數(shù)據(jù)進行分析。

研究團隊收集了大量胃癌患者的樣本數(shù)據(jù)，包括組織切片圖像和基因表達譜。通過訓練人工智能模型，系統(tǒng)能夠自動識別關鍵分子特征，如HER2表達、微衛(wèi)星不穩(wěn)定性和EB病毒相關標記。結果顯示，該AI模型的分型準確率超過90%，顯著優(yōu)于傳統(tǒng)方法，且處理速度提升了近50%。這不僅減少了人為誤差，還降低了醫(yī)療成本。

這一新進展在醫(yī)學研究和試驗發(fā)展中具有重要意義。它提供了更高效的診斷工具，有助于早期發(fā)現(xiàn)高危患者，并指導靶向治療。例如，對于HER2陽性胃癌患者，AI分型可快速推薦使用曲妥珠單抗等靶向藥物。該方法具有推廣潛力，可應用于其他癌癥的分子分型研究，加速精準醫(yī)學的落地。

蔡木炎團隊表示，未來將進一步優(yōu)化模型，整合更多臨床數(shù)據(jù)，并與國際合作驗證其普適性。這項研究已發(fā)表在國際權威醫(yī)學期刊上，引起了廣泛關注。專家認為，人工智能與醫(yī)學研究的結合將為胃癌治療帶來革命性變革，最終改善患者預后。

中腫蔡木炎團隊的成果展示了人工智能在醫(yī)學研究和試驗發(fā)展中的巨大潛力，為胃癌分子分型開辟了新路徑。隨著技術不斷成熟，我們有理由期待更多創(chuàng)新應用，推動全球癌癥防治水平的提升。