维度网讯，新型人工智能系统Hetairos能够仅凭常规制备和染色的组织学切片预测脑肿瘤的分子亚型，将诊断时间从约两周缩短至数十分钟。该系统由德国癌症研究中心（German Cancer Research Center, DKFZ）的Moritz Gerstung和海德堡大学医学院与海德堡大学医院（Heidelberg Medical Faculty of Heidelberg University and Heidelberg University Hospital）的Felix Sahm领导的团队开发。

脑和脊髓肿瘤种类繁多，近年来医学界已明确，许多肿瘤必须同时检查其分子特性和显微外观才能可靠诊断。其中，DNA甲基化分析被认为是准确分类多类脑肿瘤的金标准。然而，这类检测流程复杂，需要专门的实验室、昂贵的设备和足够的肿瘤材料，且通常需要约两周才能获得结果，在世界许多地区甚至缺乏必要的技术条件。

Hetairos系统利用来自9606名患者的超过11000张数字化组织切片进行训练和验证，诊断结果主要通过DNA甲基化诊断确定。数据来自四大洲的十一个医疗中心。该系统共能区分102种不同的分子肿瘤亚型，几乎覆盖了当前世界卫生组织（WHO）中枢神经系统肿瘤分类的全部范围。

该AI不仅能做出诊断，还会指示其判断的信心程度。在所有病例中，约50%至70%的病例，Hetairos能以高度确定性进行预测，在这些高置信度病例中，准确率约为87%至88%。即使AI判断不确定，通常也能显著缩小可能的诊断范围。无需从超过一百种肿瘤亚型中区分，Hetairos通常只为神经病理学家提供少数几个可能的候选，这能大大简化后续诊断测试的选择。

在直接与人类专家的比较中，来自不同国际中心的五位经验丰富的神经病理学家获得了210个病例，要求仅凭组织切片做出诊断。Hetairos实现了68%的准确率，而专家平均为30%。当考虑每个病例中最可能的三个诊断时，AI得分为84%，而专家约为50%。该研究的共同主要作者之一Darui Jin表示，研究表明人工智能能够直接从常规组织切片中获取分子信息。

在一项前瞻性研究中，Hetairos与常规临床实践并行使用，分析了210个肿瘤样本，AI结果不影响实际诊断或治疗决策。完整的分子诊断平均需要大约十二天，而Hetairos在染色组织切片数字化后，在标准计算机硬件上仅需十二分钟就能生成结果。包括组织切片的准备和数字化，结果通常可以在24小时到两天内得到。

该系统在传统分子方法达到极限、缺乏足够肿瘤材料进行基因检测、或分子检测未产生明确结果的情况下可能特别有价值。它还会突出显示组织切片中对决策特别重要的区域，帮助医生理解AI诊断的基础。开发团队表示，该技术旨在作为支持诊断的工具，并非取代分子分析，而是进行有针对性的补充和加速，尤其可能在资源有限的国家或地区做出重要贡献，因为它基于全球通用的标准组织切片。从经济角度看，一次DNA甲基化分析通常花费几百欧元，而Hetairos利用现有组织切片进行分析。

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