近期，法国医学专家Jean-Charles Nault博士等人在《Journal of Hepatology》发表了一项研究，深入探讨了将AI整合到多学科肿瘤委员会（MDT）中的潜力[1]。
Nault博士引用著名电视剧《神秘博士》中的台词，“生活依赖于变化和更新”。而MDT的发展也一样，MDT在肿瘤学中汇集各科专家，共同制定个性化治疗方案。然而，随着新兴技术特别是人工智能的快速发展，MDT需要不断学习和适应，以整合前沿疗法和工具。
传统 MDT 的局限性
在原发性肝肿瘤的管理中，从诊断到治疗，每个环节都存在一定的局限性。特别是在肝细胞癌的治疗中，很少能将基因组知识运用于临床实践。许多诊断仍然很困难，需要病理学专家的支持。许多诊断仍然很困难，需要病理学专家的支持。例如，区分罕见的原发性肝癌或在肝硬化背景下的早期HCC与增生结节。除了血清AFP外，目前尚未有在HCC患者中验证的治疗生物标志物来指导治疗。现有的所有分子特征研究均基于肿瘤样本的回顾性分析，由于缺乏前瞻性验证，这些特征尚未融入临床实践。
目前在MDTB中的病理学应用较为表面。病理学家通常仅提供诊断结论，但在一些复杂病例中，详细讨论病理切片更有助于非病理学MDT成员的学习。病理学在MDTB中全面实施的主要障碍是技术问题，因为大多数MDTB会议室缺乏显微镜和相关投影系统。
成像在MDT讨论中起着核心作用，对于诊断和治疗规划至关重要。然而，当前的成像技术在分辨率方面存在局限性，时常出现微小的肿瘤未被检测到或关键特征描绘不清。MDT需要经常处理由于上述技术限制或患者因素导致的低质量图像。此外，全面审查复杂的影像可能耗时，并可能导致对肿瘤分期的模糊、潜在的误解和治疗延误。
新技术的创新应用
人工智能：利用大语言模型
大语言模型近年来引起了广泛关注。这些模型能够理解和生成文本，在医学领域有广泛应用前景，如简化行政任务、搜索文献、分诊患者和提供诊断支持。在 MDT 中，语言模型可以总结不同来源的患者数据、回答治疗指南或药物相互作用的问题、建议最佳治疗策略。例如，ChatGPT 在乳腺 MDT 中的治疗建议与专家组的决定高度一致，显示出 AI 在医疗决策中的潜力[2]。
数字病理学
病理学正在迎来数字化革命。未来几年内，大多数实验室将实现完全数字化，使复杂病例的专家咨询和切片共享更加便捷，并促进 AI 诊断和预测模型的应用。研究表明，AI 分析组织切片在预测肝癌和胃肠道癌症的效果上优于传统方法。
成像和介入放射学
越来越多的 MRI 和 CT 扫描设备嵌入了 AI 算法，能够实时优化扫描参数，提高图像质量，缩短成像时间，并降低辐射剂量。AI 在放射学中的应用还包括自动诊断、病灶特征和分型、预测肿瘤生物学和侵袭性、患者分层以及治疗反应预测。
基因组学
空间转录组学结合了基因组范围的转录组分析和空间信息，能够深入了解每个肿瘤区域的分子特征。未来，应用全外显子组测序（WES）、全基因组测序（WGS）和 RNA 测序，将有助于全面表征原发性肝癌的基因缺陷。AI 将用于预测基因突变的功能后果、自动更新变异数据库，并根据最新研究识别潜在药物靶点。
如何构建“下一代”MDT？
Nault博士认为，未来十年MDT的发展将需要整合以上新技术，包括AI、基因测序和高级成像技术。通过修改MDT框架，以更好地整合和处理各种数据。通过可穿戴设备保持实时的更新信息，利用大数据和AI处理这类数据以改进临床决策，同时专家们也要严格处理AI相关的不确定性。
下一代MDT也能改写临床试验模式。通过创建自动化和标准化的数据库，整合临床、生物、组织和分子数据，减少研究偏差和数据缺失。这些MDT可以自动筛选适合临床试验的患者，标准化纳入和排除标准，提高与临床工具的兼容性。多模态方法将支持创新性临床试验，结合真实世界数据和分子注释，研究治疗反应和结果。这将简化低成本实用临床试验的实施，并通过系统性测序和分子筛选，帮助患者参与各种试验。
研究者肯定道：“下一代MDT将通过自动化和标准化，进一步提升研究效率，改善患者的治疗效果和生活质量。”
参考文献
1. Nault JC, Calderaro J, Ronot M, Integration of new technologies in the multidisciplinary approach to primary liver tumours: The next-generation tumour board Journal of Hepatology, https://doi.org/10.1016/j.jhep.2024.05.041.
2. Sorin V, Klang E, Sklair-Levy M, et al. Large language model (ChatGPT) as a support tool for breast tumor board. NPJ Breast Cancer. 2023;9(1):44. Published 2023 May 30. doi:10.1038/s41523-023-00557-8
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