News Medical 7月20日报道，Weill Cornell Medicine研究人员开发了一种基于人工智能的方法，用于评估骨髓增生异常肿瘤（MDS）患者骨髓样本。相关研究6月30日发表于《Leukemia》。该方法比较患者骨髓中每个造血细胞的物理位置和形态学特征，与健康骨髓结构进行对照，生成反映疾病严重程度的评分。
MDS是一类多见于老年人的血液系统肿瘤，约三分之一患者会进展为更具侵袭性的急性髓系白血病。患者通常需要反复骨髓活检，以判断疾病缓解、稳定或恶化。研究人员指出，现有病理评估方法能够识别部分明确病例，但许多样本处于灰区，需要更精细和可量化的辅助工具。
这项方法建立在研究团队此前使用AI生成更详细人类骨髓图像的工作基础上。团队使用完全去标识化的患者样本，分析骨髓空间结构和细胞形态。新的MDS-Microarchitectural Perturbation Score，即MDS-MAPS，基于82项与正常组织和不同MDS遗传亚型相关的特征，对样本进行排序。
据报道，MDS-MAPS可使用常规采集的骨髓样本、组织染色流程和影像技术，因此理论上可在多数医院病理科或实验室平台中实施。分数较低表示样本更接近健康组织，分数较高则表示疾病相关改变更多。研究团队通过计算模型显示，该工具在分类患者疾病状态方面可能优于当前方法。
研究还提供了关于TP53突变如何参与MDS发展和进展的线索。团队发现，随着MDS进展，骨髓干细胞空间位置逐渐异常；在健康组织中，骨髓血管帮助支持干细胞发育为血液和免疫系统细胞，但在MDS患者干细胞中，促进这类支持性相互作用的CXCR4受体减少，TP53突变患者尤为明显。
研究者表示，下一步需要在更大患者样本队列中验证该工具，并确定其使用是否真正改善患者照护。当前结果属于方法学和转化研究进展，尚不能替代病理诊断、分子检测或临床风险分层，也不能单独用于决定治疗方案。
原文链接：http://www.news-medical.net/news/20260720/New-AI-score-enhances-monitoring-of-myelodysplastic-neoplasms.aspx
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