鼻咽癌治疗的挑战与新机遇
鼻咽癌在亚洲部分地区较为高发，许多患者在确诊时已属局部晚期。对于这些患者，标准的治疗模式是诱导化疗联合同步放化疗。然而，临床上面临一个棘手的难题：如何为患者选择最合适的诱导化疗方案？目前常用的方案主要有两种：TPF方案（多西他赛+顺铂+5-氟尿嘧啶）和GP方案（吉西他滨+顺铂）。由于缺乏直接比较两者优劣的充分证据，医生的选择往往依赖于经验，难以实现真正的个体化治疗。
近期，《Radiotherapy and Oncology》上发表的一项重磅研究为解决这一难题带来了曙光。研究团队利用深度学习技术，成功开发出一种能够根据患者治疗前的磁共振成像（MRI）和临床数据，精准预测其对TPF或GP方案敏感性的模型，为鼻咽癌的个性化治疗开启了新篇章。
AI如何破局？基于深度学习的预测模型
这项多中心回顾性研究共纳入了1438例局部晚期鼻咽癌患者的数据。研究的核心是构建一种基于图卷积网络（GCN）的深度学习模型。该模型能够整合并分析两大类信息：
- 影像组学特征： 从患者治疗前的MRI图像中提取数千个量化特征，这些特征能够揭示肿瘤的形状、纹理、强度等生物学行为。
- 临床特征： 包括患者的EBV DNA水平、TNM分期、年龄、性别等关键临床信息。
通过学习这些复杂数据之间的关联，模型可以预测患者在接受三个周期的诱导化疗后，能否达到“完全生物学反应”（即检测不到EBV病毒DNA）。这种智能化的决策支持，与MedFind的AI问诊服务理念不谋而合，旨在为患者提供更个性化的信息支持。
研究结果：精准预测，优化治疗
研究结果令人振奋。数据显示，结合了MRI影像和临床特征的融合模型，在预测化疗反应方面的表现远优于仅依赖临床特征的传统模型。
- 在TPF方案队列中，融合模型在内部测试集的曲线下面积（AUC）达到了0.838，而临床模型仅为0.662。
- 在GP方案队列中，融合模型在外部测试集的AUC也达到了0.749，显著高于临床模型的0.565。
更重要的是，该模型能够将患者划分为“高敏感组”和“低敏感组”。生存分析证实，被模型预测为高敏感的患者，其三年无病生存率显著更高。这表明该模型不仅能预测短期疗效，还能评估长期预后。获取更多关于鼻咽癌前沿治疗的资讯，您可以访问MedFind抗癌资讯板块。
图1 研究整体设计流程
图2 不同模型预测化疗反应的ROC曲线比较
临床应用与未来展望
基于这项研究，开发团队创建了一款在线工具。医生只需输入患者的MRI和临床数据，即可获得对TPF和GP方案的敏感性预测值，从而制定更精准的治疗策略：
- 对两种方案均敏感： 可选择任意一种方案。
- 仅对GP方案敏感： 优先推荐GP方案。
- 仅对TPF方案敏感： 优先推荐TPF方案。
- 对两种方案均不敏感： 提示医生应考虑其他治疗方法，如联合免疫检查点抑制剂或西妥昔单抗等。
总之，这项研究首次将图卷积网络应用于鼻咽癌诱导化疗的疗效预测，并经过多中心数据验证，为临床实现精准治疗提供了强有力的工具。对于需要特定靶向药或化疗药物的患者，了解可靠的购药渠道至关重要。MedFind致力于为患者提供海外靶向药代购服务，确保治疗的顺利进行。尽管该模型仍需通过前瞻性研究进一步验证，但它无疑为优化局部晚期鼻咽癌患者的治疗决策和改善生存获益带来了巨大的希望。
