本报讯 治疗胶质瘤的一个关键挑战是在手术中检测肿瘤浸润以实现在安全范围内的最大切除。不幸的是，大多数胶质瘤患者术后发现了残余肿瘤，导致早期复发并降低生存率。研究者提出了一种快速和准确检测新鲜、未经处理的手术组织中胶质瘤浸润的视觉基础模型——FastGlioma。

该模型可在快速、无标记的光学显微镜下，使用大规模自我监督（约400万张图像）进行预训练，并进行微调以输出一个标准化的评分。该评分表明在全片光学图像中肿瘤浸润程度。

在一项前瞻性、多中心、国际性弥漫性胶质瘤患者检测队列中，FastGlioma能够检测并量化肿瘤浸润程度，其在受试者工作特征曲线下的平均面积为92.1±0.9%。在一项头对头的前瞻性研究中，该模型在手术期间检测肿瘤浸润方面的表现，优于图像引导和荧光引导辅助手段。

该模型在不同的患者人口统计、医疗中心和弥漫性胶质瘤分子亚型中表现仍然很好。该模型在其他成人和儿童脑肿瘤诊断中显示出零样本泛化，表明这一基础模型有可能被用作指导脑肿瘤手术的通用辅助工具。这些发现展现了医学基础模型在癌症患者护理中的潜力。（冯维维）

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https://doi.org/10.1038/s41586-024-08169-3