综述：基于放射学的人工智能预测泛癌靶向治疗反应：全面综述 - 生物通

www.ebiotrade.com 2025年11月25

引言

精准肿瘤学日益强调靶向治疗在多种恶性肿瘤管理中的作用。然而，仅基于组织分子检测进行患者分层存在局限性，包括侵入性活检、肿瘤异质性以及分子改变并不总是转化为治疗敏感性。在此背景下，医学影像成为一种有前景的治疗预测模态，其能够无创、可重复地表征肿瘤宏观形态、空间异质性及可能反映肿瘤生物学和微环境状态的表型特征。随着人工智能（AI）的发展，影像分析已从定性视觉评估发展为定量、自动化预测建模，为将影像衍生信息纳入靶向治疗反应预测框架创造了机会。

https://www.ebiotrade.com/newsf/2025-11/20251124220615439.htm

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好的，这是一个非常前沿和重要的研究方向。基于放射学的人工智能预测泛癌靶向治疗反应，代表了精准医疗与放射组学 及深度学习 的深度融合。下面我将为您全面解析这个领域，包括其核心概念、技术路径、巨大优势、挑战以及未来方向。

五、 未来展望

从预测到机制探索： 未来的研究将更注重探索AI所识别的影像特征背后的生物学意义，例如，将影像特征与肿瘤微环境、免疫细胞浸润或特定基因通路激活相关联。

动态监测与疗效评估： 不仅限于治疗前预测，还将利用治疗过程中的系列影像，动态监测肿瘤的演化，实时评估疗效并预测耐药性的出现。

与新疗法结合： 将其应用于预测免疫治疗、抗体药物偶联物等新型靶向治疗的反应。

迈向临床实践： 通过严格的临床试验和监管审批，开发出可作为临床决策支持系统的软件工具，真正整合到放射科和肿瘤科的工作流中。

总结而言，基于放射学的人工智能在预测泛癌靶向治疗反应方面展现出巨大潜力，它有望成为继基因检测之后又一个强大的个体化治疗预测工具。虽然目前仍面临诸多挑战，主要处于研究阶段，但它无疑是推动肿瘤治疗进入下一个精准时代的关键力量之一。

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