新AI工具可精准预测癌症扩散

本研究基于一个核心观点：癌症并非完全随机的细胞失控，而是一种‘扭曲的发育过程’——早期胚胎中本已关闭的遗传与表观遗传程序被异常重启，从而驱动肿瘤形成。研究团队从两例结直肠癌原发肿瘤中分离出约30个癌细胞克隆，在体外和小鼠模型中系统测试其穿透生物屏障、形成转移灶的能力。他们发现，癌细胞的转移潜力不取决于单个细胞的基因特征，而更依赖于一群相关癌细胞之间的协同作用。通过分析数百个基因在这些克隆中的表达活性，团队识别出与迁移和扩散能力高度相关的多组基因表达模式（即‘基因签名’）。随后，他们将这些签名整合进人工智能系统‘红树基因签名’（MangroveGS）：该工具同时利用数十甚至上百个基因签名，显著降低个体差异带来的干扰，预测结直肠癌转移与复发的准确率达近80%，优于现有方法；更关键的是，同一套签名在胃癌、肺癌、乳腺癌中也展现出良好的跨癌种预测能力。该工具可直接对接医院常规肿瘤样本——提取RNA测序后，几分钟内生成加密的转移风险评分，供医生和患者即时参考。这有助于避免低风险患者的过度治疗（减少副作用与医疗浪费），加强对高风险患者的密切监测与干预；同时还能优化临床试验入组，用更少受试者获得更强统计效力，并让真正急需新疗法的患者优先获益。