菠萝说
前几天，我去跨了个界，作为嘉宾主持参与了2020新诊断国际高峰论坛，是个非常有趣的体验。这次论坛的主题是
“跨界聚能，创见未来”，来自中外的多位顶尖专家来分享了诊断在各个领域的发展前沿和应用场景。我在会场
认识了不少新朋友，
学
习了很多前沿的知识
。
和癌症最密切相关的板块是下午关于脑
胶质瘤
的学术论坛
。来自中国的医学专家，和来自全美最好医院之一的Mayo Clinic（梅奥）的专家团，围绕脑胶质瘤，就整合诊断、个体化精准医疗和人工智能辅助决策等展开了精彩分享。
最难攻克的肿瘤
脑胶质瘤是常见的颅内原发恶性肿瘤，5年病死率仅次于胰腺癌和肺癌。近30年来，原发性恶性脑肿肿瘤发病率逐年递增，年增长率为1% ~2%，在65岁以上老年人群尤为明显。
作为常见的恶性脑肿瘤，脑胶质瘤恶性程度高、生长快、病程短，治疗用药少，手术后易复发且高致残，被认为是
最难攻克的肿瘤之一
。（延伸阅读：
恶性脑瘤，治愈的希望在哪里？
）
新诊断技术进入全新时期
2016年世界卫生组织发布第四版《中枢神经系统肿瘤WHO分类》（修订版），首次整合组织学特征和分子表型，提出新的肿瘤分类标准。这标志着，
脑胶质瘤诊断进入组织病理与分子病理学整合的新时期。
Mayo Clinic 外周神经实验室主任Cristiane Ida 教授在会上指出，
组织病理和分子病理的整合，是脑肿瘤诊断和预后的标志性进步。
对组织学上较难鉴别的混合性胶质瘤，分子诊断可以提供明确分级。目前已经有足够的证据表明，组织形态学特征相同的胶质瘤可以具有不同的分子遗传学背景和极大的预后差异。
复旦大学附属华山医院病理科陈宏教授指出，由于低频次的指南更新难以满足临床需求，中枢神经系统肿瘤分类分子信息及实践方法（cIMPACT-NOW）联盟应运而生，胶质瘤分子诊断的更新对临床工作具有重要指导价值。
目前，
临床上运用分子诊断已能实现患者预后的预测
。内源性MGMT启动子甲基化水平、1p/19q LOH和IDH1是否突变可分别预测GBM、少突胶质细胞瘤和低级别胶质瘤的预后。构架在组织病理学基础之上，分子病理对脑胶质瘤的预后评估及治疗方案选择上也发挥重要作用。一些低级别胶质瘤患者，如果存在IDH突变以及1p19q共缺失，这一类患者的预期寿命可以达10年以上。
AI技术为精准治疗提供无限可能
为了帮助拯救生命，医院和研究人员正在设法分析海量数据。将这些海量且不同来源的数据进行整合、发现有规律的趋势是一个巨大的挑战。
Mayo Clinic Laboratories 首席医学官Mohamed Salama教授在题为“AI病理前沿进展”的演讲中，通过具体案例展示了人工智能系统和数字化病理将如何改变病理医生的日常工作方式。在他看来，任何基于影像的实验室试验都有机会实现数字化转型，人工智能将大有用武之地。
复旦大学附属华山医院神经外科吴劲松教授认为：对于未来大数据，从传统的影像，包括X光、磁共振、CT等影像、免疫组化的图像，上升到基因测序的结果，甚至上升到组学的层面，数据量越来越大，几何数据上升，依靠人力进行整合与分析越来越捉襟见肘，甚至成为诊断精准性的掣肘和限制性因素。
“
人工智能的出现为推进脑胶质瘤的精准医疗提供了无限的可能性。
” 吴劲松教授表示，“在人工智能方向上，AI病理诊断系统正在从胶质瘤领域扩展到整个中枢神经系统领域，从宏观到微观，从形态鉴别到基因组学，从单一技术到融合交叉技术，从病理科医生的主观经验上升到自动化的人工智能辅助系统。”
“脑胶质瘤往往累及正常脑皮层，尤其是运动皮层或者语言皮层，而且常常与大脑内的动脉分支密切相关，整合诊断对于选择治疗方案具有重要作用。”Mayo Clinic 神经外科研究副主席Ian Parney 教授通过临床案例分析，表达了他的观点。
“随着我们掌握越来越多分子知识，我们对这些前沿知识进行分类的能力会随着时间而提高。未来，我们不但可以预测预后，而且可以指导脑胶质瘤治疗，并随着研究深入得到更多、更先进的应用。”
