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近日，一项发表在《临床肿瘤学杂志》上的重磅研究，为头颈癌治疗带来了突破性进展。由麻省总医院布莱根医疗系统与丹娜 - 法伯癌症研究所团队开发的 人工智能 评估工具，能够非侵入性地预测口咽癌（一种头颈癌）发生扩散的风险，从而帮助医生为患者制定更精准的治疗方案。
该研究的共同负责人、医学博士本杰明·坎恩指出，这款 人工智能 工具的核心价值在于筛选两类关键患者：一类是需要强化治疗（如免疫疗法、额外化疗）或适合临床试验的患者；另一类是可能从降低治疗强度（如单纯手术）中获益的患者。这为头颈癌的个体化精准治疗提供了强有力的新工具。
口咽癌治疗的临床挑战
口咽癌的标准治疗通常结合手术、放疗和化疗，这些疗法本身负担重且可能带来长期副作用。因此，准确区分高风险与低风险患者，是头颈癌临床实践中的一大难题。
判断风险的关键在于评估是否存在“病理性结外侵犯”，即癌细胞突破淋巴结包膜。然而，目前确诊的唯一方法是手术后的病理检查，属于有创操作，无法在制定初始治疗方案前完成。
AI 工具的工作原理与临床价值
为解决这一难题，研究团队开发了这款 人工智能 工具。它能分析患者的 CT 影像，无创地预测存在结外侵犯的淋巴结数量，这是评估预后和指导强化治疗的关键指标。
研究团队对 1733 名口咽癌患者的影像数据进行了分析验证。结果表明，该 人工智能 预测模型能有效关联到癌症的扩散风险和患者的生存率。更重要的是，当 AI 评估结果与现有临床指标结合时，能显著改善患者的风险分层，更精准地预测个体生存结局和癌症扩散概率。
坎恩博士总结道：“这款 人工智能 工具能量化预测结外侵犯的淋巴结数量，这是一个此前无法实现的突破。它证明了自己是一个强大且新颖的口咽癌预后生物标志物，有望用于改进癌症分期体系并优化治疗决策，最终提升头颈癌患者的治疗效果。”
