综述：利用人工智能预测恶性胶质瘤的生存期

这篇综述系统评述了AI（ML/DL）在恶性胶质瘤（尤其是胶质母细胞瘤GBM）生存预测中的应用进展。通过对比传统统计方法（如Cox PH模型）与新兴AI技术（如3D CNN、随机生存森林RSF）的效能，重点探讨了多模态数据（MRI/PET影像、IDH1突变等分子标志物）整合的价值，提出联合模型（C-index达0.92）在个性化预后评估中的优势，同时指出数据异质性、模型可解释性等挑战及联邦学习等解决方案。

　　

引言：胶质瘤生存预测的临床困境

恶性胶质瘤（尤其是胶质母细胞瘤GBM）作为最具侵袭性的原发性脑肿瘤，5年生存率仅5.6%。传统统计方法如Kaplan-Meier估计和Cox比例风险模型（CPH）因无法处理高维数据（如影像组学特征）和非线性关系，预测准确性受限。近年人工智能（AI）技术通过整合多模态数据（结构MRI、临床参数、MGMT启动子甲基化状态等），显著提升了生存预测效能。

方法学革新：从单一模态到AI驱动

影像模型：解码肿瘤的"视觉密码"

非多模态MRI通过提取肿瘤体积、坏死区域等放射组学特征，实现短期生存预测（3个月AUC=0.88）。多模态成像（如PET-MRI融合）将准确率提升至82%，其中扩散张量成像（DTI）对白质纤维束浸润的量化具有独特价值。深度学习（DL）架构如3D CNN能自动识别海马区肿瘤（生存期<12个月的关键解剖标志），分类准确率达90.66%。

非影像模型：分子图谱的预测力量

基于WHO CNS5分类的在线工具整合IDH¹/CDKN2A变异等分子特征，实现5年生存预测（AUC=0.821）。炎症标志物（如IL-6）的加入使C-index提升至0.78，而生活质量评估将预测误差缩减至3.4个月。Transformer模型通过解析临床-基因组数据，揭示了Ki-67指数与放疗敏感性的非线性关联。

联合模型：1+1>2的协同效应

随机生存森林（RSF）算法融合T2加权MRI纹理特征与MGMT状态后，进展无生存期（PFS）预测准确率达92.27%。图神经网络（GNN）通过注意力机制加权处理影像-临床数据，在BraTS20数据集上实现58.6%的分类准确率。值得注意的是，肿瘤距第三脑室距离>3cm时，联合模型预测生存期误差仅4.5个月。

技术挑战与破局之道

数据异质性（如各机构MRI扫描协议差异）可通过联邦学习构建跨中心数据库。针对"黑箱"问题，SHAP值分析显示T1增强区域体积对预测贡献度达37%。轻量化模型如MobileNetV3经优化后，在低配CT设备上仍保持83%的预测准确率。值得关注的还有术后72小时MRI影像的动态特征提取，其与假性进展鉴别的F1-score达0.91。

临床转化前景

当前最成功的应用是术前动态列线图，整合年龄、KPS评分和瘤周水肿指数，使医生能交互式调整治疗方案。未来方向包括：

1. 液体活检数据（如ctDNA）与功能MRI时序特征的融合
2. 术中荧光引导下切除范围与DL预测的实时校准
3. 基于代谢组学的放疗抵抗预警系统

结论

AI正重塑胶质瘤预后评估范式，从群体统计迈向个体化预测。尽管存在计算资源需求等限制，通过多学科协作（如ReSPOND联盟），结合可解释AI（XAI）技术，这类工具有望在5年内进入NCCN指南，为"精准神经肿瘤学"奠定基础。