在参加完美国神经放射学会(ASNR)会议后，《今日医学页面》召集了三位神经肿瘤学和脑肿瘤影像学领域的领军人物，就高级MRI在脑肿瘤治疗中的演变角色进行了一场虚拟圆桌讨论。本次讨论由费城宾夕法尼亚大学的Suyash Mohan医学博士主持，参与者包括休斯顿德克萨斯大学MD安德森癌症中心的Caroline Chung医学博士，以及同样来自宾夕法尼亚大学的Steven Brem医学博士。
在这一系列四集讨论的第一集中，专家组讨论了高级神经影像学如何已经在患者护理中产生影响，从手术规划和治疗导航到放射治疗决策。对话还探讨了临床医生如何从纯粹的解剖成像转向定量和生物标记物，以帮助为脑肿瘤患者提供个性化护理。
以下是他们的发言记录：
Mohan：大家好，欢迎。我是Suyash Mohan，宾夕法尼亚大学的神经放射科医生，负责神经放射学临床研究部门，并共同主持我们的年度脑肿瘤继续医学教育(CME)课程。
我很高兴主持关于现代神经影像学及其在脑肿瘤治疗中演变角色的讨论。我们将聚焦于当今改变治疗管理的因素、高级MRI真正增加价值的领域、标准化和过度使用的潜在问题，以及未来几年我们对生物标记物和人工智能的实际期望。换句话说，不是预测未来，而是更注重实用观点。
与我一同参与的是Caroline Chung博士。她是MD安德森癌症中心在放射肿瘤学领域的全国知名专家。我们的第二位小组成员是Steven Brem博士，宾夕法尼亚大学神经外科杰出教授，也是我们已成功举办了十余年年度脑肿瘤CME课程的课程主任。
作为一名放射科医生，当有人问我"你靠什么谋生"时，我通常会说我们看图片并讲述故事。但多年来，我们的图片变得非常复杂。我们被要求讲述的故事也变得非常复杂。我们已经从纯粹的解剖问题——比如，肿瘤在哪里？肿瘤有多大？——转向定量生理和功能代谢成像，这不仅提供诊断快照，还作为纵向疾病绘图和治疗导航工具。
所以Brem博士，我想具体问您的是，当您查看扫描图像时，哪些影像特征会让您思考或改变今天在手术室中对患者的下一步处理？
Brem：黄金标准当然是最大程度的安全切除。作为神经外科医生，我们希望高效而安全地进入并切除尽可能多的肿瘤。几乎任何神经外科医生都可以切除任何肿瘤，但切除时会带出什么对患者很重要，所以我们希望将毒性降到最低。
因此，我首先会看肿瘤周围是什么。它在运动区域吗？是视觉区域吗？弓形束是否受影响？白质变化如何？因此我寻找"甜点"、"热点"和"危险点"。作为外科医生，我希望开发一条路径，最佳的进入点是什么？我看肿瘤不只是一个圆形大理石，而更像是一个椭圆，或看长轴，这是Mitch Berger博士发表过的内容，但这是我们为每个病例经验性或启发式地做的事情，所以我们不会只切除60%，而是至少80%，可能90%、99%、100%甚至超总量切除。
我们必须以某种方式定位自己，因此路径必须是安全的。我们将进行经沟回方法或经皮质方法。我们将通过静默皮层或功能皮层。我们当然不想通过功能皮层或功能白质。多年来，我们整合了在宾夕法尼亚大学开发的、其他中心与NIH资助的非常复杂的DTI[弥散张量成像]和白质追踪、连接组等工具，以了解对特定患者的最佳方法，进行这种映射。我们做了大量准备工作，并与您和您的同事合作，以获得最佳进入点……以及切除肿瘤。一旦我们进入肿瘤中心，就相当直接了。
Mohan：非常好。我喜欢您关于"甜点"、"热点"和"危险点"的比喻。谢谢。Chung博士，从放射肿瘤学的角度来看，什么影像信息真正改变了您勾画肿瘤轮廓、监测肿瘤或在实际生活中调整治疗策略的方式，而不是仅仅让我们在智力上感到满足？
Chung：这是个好问题，这也是我们在MD安德森癌症中心非常重视的领域。当我首次加入并被MD安德森癌症中心招募时，实际上是来启动放射治疗中的MR项目。因此，利用多参数成像和多参数MRI进行放射治疗规划仍在不断发展。过去十年间，这一领域已大幅增长，但仍然是一个新兴领域。
许多中心仍主要依赖CT扫描。你可以想象，在脑肿瘤治疗中，现在我看CT扫描时会纳闷，没有MRI我甚至如何进行放射治疗规划，更不用说利用多参数MRI可以带来的工具了。我们正在将许多新的脉冲序列整合到放射治疗规划中。正如你所知，随着集成MRI线性加速器设备的出现，我们现在能够在治疗过程中每天查看变化，使用在线MRI引导进行治疗。
我作为主要研究者(PI)有一个前瞻性临床试验。我们正在观察接受放射治疗的胶质母细胞瘤患者在治疗过程中每周的MRI变化。这令人惊讶，但如果你退后一步思考，认为一种侵袭性肿瘤在每位患者的整个放射治疗过程中完全静止不动，似乎不太可能。
当我与自己的患者交谈时，这激发了我的灵感。启动该试验的首批资金来自一位捐赠者，他实际上说："这完全没有意义。我们需要查看，如果不看，就永远不会看到。"因此，我们开始在某些患者亚组中看到相当显著的变化，这使放射肿瘤学家能够在治疗过程中调整放射治疗计划，以确保我们覆盖了所有我们关注的区域。
话虽如此，我想说的是，我们仍然受限于将图像视为图像，而不是你所暗示的，我们可以从图像中提取哪些其他在生物学上有意义的定量指标？这正是真正令人兴奋的部分开始出现的地方：我们能否实际看到显示白质微观浸润的白质破坏变化？我们能否在生物学上确认正在发生这种情况？目前正在进行前瞻性试验，我们自己也在追求更有意义的影像病理相关性，即当我们看到这个体素中的这种变化时，它在生物学上可能意味着什么。
我们与数学肿瘤学家和计算生物学家合作，开始设计数学模型，不仅可以从AI数据驱动方法预测这种行为，还可以应用已知的肿瘤生长物理特性，以及我们实际上可能通过放射学定量影像生物标记物测量的组织压力约束。
因此，整合所有这些，我们可以开始预测，我们不需要等到放射成像发生变化后再做出反应。如今很多医学仍然非常被动。我们治疗患者直到看到进展，然后说，哦，我们需要改变方案。如果我们能够基于预测做出决策，提前预测并在患者出现症状前采取行动会怎样？一旦患者已经出现症状，逆转许多这些症状可能非常具有挑战性，有时甚至是不可逆的。
因此，这真正改变了整个医学的范式，从被动反应转向预测性。现在，这一挑战之一是你提到的纵向成像，每个时间点的不一致成像实际上阻止了我们测量我们正在寻找的有效变化。
因此，我有幸与美国科学家联合会共同撰写了一篇论文，实际上指出了定量成像是实现AI精准医学所必需的基础设施，因为如果我们想要追踪这些纵向变化，我们确实需要更一致的成像。
关于你提到的这一点，你在这个播客开始时有所暗示，某种程度的标准化是否过度标准化？我认为我们也必须现实地看待技术的持续发展。说你要在一个人的纵向旅程中完全标准化，意味着我们必须让他们无限期地使用同一台扫描仪。我认为今天我们不是这样说的。我们说的是，如果我们要转变，让我们开始定量测量，并开始校准这些测量随着时间的意义。
这是我非常热衷的事情，我在职业生涯中已经追求了相当长的时间，实际上，我们刚刚从北美放射学会定量影像生物标记物联盟(RSNA QIBA)的努力中脱离出来，该联盟已由RSNA支持了十余年，现在是一个名为定量医学影像联盟的新非营利组织，我有幸与Gudrun Zahlmann一起担任创始联席主席。
这些是数百名致力于QIBA的志愿者，我们希望将其发展为一个独立组织。能够与现有组织结盟和合作很有帮助。我们希望能进一步探索如何与宾夕法尼亚大学以及ASNR作为组织进行互动。我们与许多现有影像组织在各种努力中合作，如国际磁共振医学学会(ISMRM)、美国超声医学学会(AIUM)、美国医学物理学家协会(AAPM)等。因此，对我们来说，利用这种技术真正为患者提供个性化护理是一个激动人心的时刻。
与此相关的另一点是，我共同撰写了国家科学院关于数字孪生的报告。如果我们要帮助实现数字孪生，我们必须通过定量成像来实现，因为输入的数据需要有不确定性量化。输入的数据需要有一定的连贯性，模型才能有效运行。所以它以一种我认为是社区集体努力的方式结合在一起。
Mohan：不，我同意你的观点。这确实是一项集体努力，这一努力实际上正在帮助推动进展，正如Brem博士之前提到的，生存曲线正在向右移动。我也同意你说的，当处理像胶质母细胞瘤这样的侵袭性脑肿瘤时，我们必须更具预测性而非被动反应，因为一旦复发，机会窗口已经非常狭窄，会进一步缩小。
当你提到早期CT的作用时，我想起一件事。我的一位教授过去常说，CT在神经科学中没有作用，他对此非常坚定。当时，我们认为这是一个相当严厉的声明，但现在意识到我们在像胶质母细胞瘤这样的肿瘤中处理的复杂性，他实际上并没有错。CT和很多时候标准MRI技术无法解读这种复杂疾病的异质性。
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