阿通社哈伊马角2024年3月26日电 - 哈伊马角美国大学近日宣布，其研究团队成功完成了一项具有突破性的研究。该研究利用人工智能（AI）开发出一种新型数据分析方法，旨在为脑癌肿瘤的诊断和治疗提供有效指导。此项研究由西格玛芝研究员、哈伊马角美国大学医学生物技术系主任鲁瓦德-胡达菲（Ruwad Hudaifi）博士与加州大学哈伊马角分校神经肿瘤学助理教授阿尔瓦-阿布德（Arwa Abboud）博士联合领导。
胶质母细胞瘤，一种源于支持神经细胞的星形胶质细胞的恶性肿瘤，由于其高侵袭性，给诊断和治疗带来了极大的挑战。传统监测方法，尤其是脑成像技术，往往难以在早期阶段准确检测到癌症。此项研究通过分析血液中的代谢物小分子化合物及其数量，采用质谱法对患者样本进行了详细分析。
胡达菲博士表示，人工智能技术为脑肿瘤的诊断与治疗提供了前所未有的能力，这项研究通过AI技术，识别了与治疗阶段相关的代谢物的显著变化，开创了肿瘤诊断和治疗响应分析的新方法。澳大利亚大学高级副校长斯蒂芬-威尔海特（Stephen Wilhite）教授强调，该研究成果将对全球脑肿瘤的治疗产生深远影响。
胡达菲博士及其团队的成果已发表在国际期刊《代谢物》上，论文题为“应用机器学习表征同时接受化疗的胶质母细胞瘤患者的代谢特征”。研究分析了36名接受标准治疗的胶质母细胞瘤患者的105份血浆样本，这标志着在了解胶质母细胞瘤的进展和治疗响应方面取得了重要进展，展示了基于人工智能的代谢组学分析在革新脑癌治疗方面的巨大潜力。