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脑肿瘤是癌症最具挑战性的形式之一，通常会影响关键的大脑区域并导致与癌症相关的死亡率，约占所有癌症死亡的2.3％（世界卫生组织[WHO]）[1]。其中，胶质母细胞瘤（GBM）是中枢神经系统（CNS）的IV级肿瘤（CNS），占成人脑肿瘤的60％以上[2]。胶质母细胞瘤的标准疗法包括放射治疗，虽然有效，但可能存在明显的缺点。一个主要问题是它的潜力削弱了血脑屏障（BBB），从而增加了继发性脑转移的风险[3]。报告记录了辐射引起的继发性脑肿瘤的病例，突出了与这种方法相关的长期风险[4]。肿瘤转移的过程在生物学上是复杂的，需要癌细胞在建立转移性病变之前克服多个障碍。此外，肿瘤内的异质性（同一肿瘤内癌细胞的遗传不同亚群的存在）在开发有效治疗方面面临着重大挑战[5]。解决这些复杂性需要创新的技术干预措施，例如脑启发的计算，该计算模仿神经网络，并有可能改变癌症诊断和管理[6]。人工智能（AI）在医学诊断方面表现出显着的功能，尤其是在脑肿瘤检测和分类方面。AI驱动算法分析了医学成像数据，从而鉴定了人类专家可能无法察觉的隐藏肿瘤特征。在一项研究中，AI成功地鉴定了98％的脑肿瘤，以高精度强调了其作为诊断工具的潜力[7,8]。机器学习（ML）技术，当应用于医学成像时，可以提取关键肿瘤特征，提高癌症诊断，预后和治疗计划的准确性[9]。使用对1,991个健康样本和12种癌症类型的深入学习的著名研究，在癌症鉴定方面达到了令人印象深刻的精度，进一步巩固了AI在肿瘤学中的作用[10]。除了诊断之外，AI还可以改变手术精度和患者结局。根据美国国家医学院的说法，医疗保健的AI提供了优势，例如增强获得专业护理，减少人为错误和提高程序效率等优势[11]。研究表明，AI辅助手术干预导致并发症较少，住院较短，这使其成为神经外科应用的有前途的途径[12]。AI在医疗保健和药物开发中的应用正在迅速扩展。在2026年，全球AI医疗保健市场预计将达到1500亿美元，这是由医疗保健数据的数字化和AI获得可行见解的能力的驱动[13,14]。AI已经在早期疾病检测，精度诊断，治疗优化和个性化医学策略方面表现出了希望[15]。AI在小分子的药物发现中起着变革性的作用，尤其是在目标选择，命中识别和铅优化方面[16]。自1990年代后期以来，PM一直在基于遗传特征来定制癌症疗法方面[20,21]。例如，基于机器学习的模型Etoxpred在预测小有机分子的毒性和合成可行性方面表现出72％的精度，这说明了AI在加速药物开发管道方面的潜力[17]。Precision Medicine（PM）是肿瘤学，利用基因组，分子和环境数据的新兴范式，以对个别患者量身定制治疗。
人工智能和精密医学-IJRPR
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