综述：解码胶质母细胞瘤的微环境：利用人工智能分析细胞磁共振成像特征以实现靶向治疗

胶质母细胞瘤（GB）因微环境异质性和免疫抑制特性导致预后差和耐药。AI与细胞MRI结合可解析其复杂微环境，识别耐药亚克隆，推动精准靶向治疗。

　　

摘要

胶质母细胞瘤（GB）是最具侵袭性的原发性脑肿瘤，其特点是肿瘤内部和肿瘤间存在显著的异质性，以及高度免疫抑制性的肿瘤微环境（TME）。这两种因素共同导致了其较差的预后和对传统治疗的抵抗性。恶性细胞与多种TME成分（包括免疫细胞、神经元素和细胞外基质成分）之间的动态相互作用推动了肿瘤的进展、克隆进化以及治疗失败。传统的治疗方法如手术、放疗和化疗往往难以应对TME的空间和时间复杂性。人工智能（AI）和细胞MRI分析技术的最新进展为以前所未有的分辨率解析胶质母细胞瘤的微环境提供了有希望的途径。通过整合基于AI的细胞MRI特征分析，研究人员可以识别出不同的微环境生态位和耐药亚克隆，从而开发出能够同时破坏肿瘤细胞及其支持生态系统的靶向疗法。这种方法有望克服当前治疗的局限性，为基于个体化微环境信息的胶质母细胞瘤管理干预措施铺平道路。

图形摘要

利用肿瘤微环境分析和MRI成像指导的癌症治疗的综合框架。

胶质母细胞瘤（GB）是最具侵袭性的原发性脑肿瘤，其特点是肿瘤内部和肿瘤间存在显著的异质性，以及高度免疫抑制性的肿瘤微环境（TME）。这两种因素共同导致了其较差的预后和对传统治疗的抵抗性。恶性细胞与多种TME成分（包括免疫细胞、神经元素和细胞外基质成分）之间的动态相互作用推动了肿瘤的进展、克隆进化以及治疗失败。传统的治疗方法如手术、放疗和化疗往往难以应对TME的空间和时间复杂性。人工智能（AI）和细胞MRI分析技术的最新进展为以前所未有的分辨率解析胶质母细胞瘤的微环境提供了有希望的途径。通过整合基于AI的细胞MRI特征分析，研究人员可以识别出不同的微环境生态位和耐药亚克隆，从而开发出能够同时破坏肿瘤细胞及其支持生态系统的靶向疗法。这种方法有望克服当前治疗的局限性，为基于个体化微环境信息的胶质母细胞瘤管理干预措施铺平道路。

图形摘要

利用肿瘤微环境分析和MRI成像指导的癌症治疗的综合框架。