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脊柱转移瘤是晚期癌症患者常见的并发症，它不仅会带来剧烈的疼痛，还可能导致瘫痪，严重影响患者的生活质量。面对这种情况，选择合适的治疗方案至关重要。对于预期寿命较长的患者，手术可能是一个可行的选择；而对于生存期有限的患者，姑息疗法则更为合适。因此，精准的预后评估 成为了制定 脊柱转移瘤 治疗计划的核心环节。
然而，传统的预后评分系统大多基于过去几十年的数据，已经无法准确反映现代癌症治疗技术（如分子靶向治疗和免疫疗法）带来的生存率提升。这促使科研人员寻找更先进、更精准的评估工具。
近期，一项发表在《脊柱》期刊上的研究取得了重要进展。来自日本名古屋大学医学研究科的团队，利用现代 人工智能模型 和大规模前瞻性临床数据，开发了一套全新的预后预测系统，旨在为 脊柱转移瘤 的精准治疗规划提供科学依据。
研究的第一作者伊藤贞行助理教授指出：“传统的生存预测模型依赖的数据较为陈旧，无法体现最新疗法的临床价值。我们的目标是建立一个基于实时、前瞻性数据的高精度模型，以支持更客观的临床决策。”
现代数据驱动的创新研究方法
为了实现这一目标，研究团队进行了一项大规模、多中心的前瞻性研究。他们收集了 2018 年至 2021 年间，来自日本 35 家医疗机构的 401 名接受 脊柱转移瘤 手术的患者数据。
通过应用一种名为 LASSO 逻辑回归的 机器学习 方法，研究人员能够从海量数据中筛选出对患者一年生存率最具影响力的关键因素。
决定预后的五大核心预测因子
该模型最大的优势在于其简洁性和实用性。它仅使用五项在术前即可轻松评估的指标，无需依赖复杂的专业设备：
- 活力指数：评估患者的心理状态和治疗积极性。
- 年龄因素：重点关注 75 岁及以上的高龄患者群体。
- ECOG 体能状态评分：衡量患者日常活动的能力和功能障碍程度。
- 骨转移情况：检查癌症是否已扩散至脊柱以外的骨骼。
- 阿片类药物使用：术前使用高剂量镇痛药可能与免疫抑制和肿瘤进展相关。
精准的风险分层与临床价值
基于这五个因子，人工智能模型 展现出了优秀的预测性能，其准确度（AUROC 值）达到 0.762。模型将患者清晰地划分为三个风险层级：
- 低风险组：一年生存率高达 82.2%，通常更适合积极的手术治疗。
- 中风险组：一年生存率为 67.2%，需要综合评估手术获益与风险。
- 高风险组：一年生存率为 34.2%，可能更需要侧重于疼痛管理和生活质量的姑息性方案。
这套评分系统能够帮助外科医生更精准地判断手术适应症，并为不同风险层级的患者制定高度 个体化的术后护理方案 ，从而真正实现 精准医疗 的目标。
未来展望：从日本走向全球
目前，该模型主要基于日本的临床数据开发。研究团队已经计划推动其国际化验证与应用。伊藤博士表示，下一步将利用全球多中心的临床数据对该系统进行验证，以确保它能为世界各地的 脊柱转移瘤 患者提供同样有效的决策支持，让 人工智能 驱动的 精准治疗规划 惠及更广泛的人群。
