研究人员在2026年的研究中，给AI工具“红树林GS”加载了一种新模式，它能让医生在判断癌症扩散风险时，准确率达到了80%。日内瓦大学医学院遗传医学与发育学系的阿尔塔巴（Ariel Ruiz i Altaba）教授指出，这个突破性的研究不仅为预测癌症转移提供了新工具，还为更精准的个性化治疗铺平了道路。这一创新还得到了斯里尼瓦桑（Aravind Srinivasan）等人的大力支持，他们通过分析结肠肿瘤细胞的基因表达，找到了预示癌症可能转移的关键基因模式。这项发表在《细胞报告》上的研究（DOI：10.1016/j.celrep.2025.116834）表明，AI不仅能将RNA测序数据转化为高可信度的预测，还能避免因为个体差异带来的误差。“红树林GS”模型通过整合几十到上百个基因签名，成功地解决了癌症转移预测的难题。研究团队从两个原发性结肠肿瘤中选取了大约三十个细胞克隆进行分析，结果显示每个细胞的基因表达模式与其迁移能力高度相关。为了验证这个模型的有效性，研究人员还在体外和小鼠模型里评估了这些细胞的转移能力。这种基于AI的预测工具不仅适用于结肠癌，还能对胃癌、肺癌和乳腺癌等多种癌症类型进行风险评估。阿尔塔巴教授认为，“红树林GS”可以直接分析医院采集的肿瘤样本，从而生成安全的转移风险评分。医生们就可以利用这个评分来决定哪些患者需要积极治疗，哪些患者可以避免不必要的过度治疗。此外，这个工具还有助于优化临床试验的入组标准，让研究更有说服力，把治疗效果给最需要的人。研究团队通过对结肠癌细胞的研究找到了关键线索，发现影响肿瘤是否会转移的关键因素是特定的基因表达模式。日内瓦大学的研究人员通过这些发现开发了一款名为“红树林GS”的AI工具，它能把这些基因信号转换成高可信度的预测。这项研究有望推动更个性化的治疗方案，还能帮助科学家找到新的药物靶点。癌症其实是一种发育过程“跑偏”了的结果。基因和表观遗传的变化会让一些本该在早期发育后关掉的生物程序重新激活，最终形成肿瘤。阿尔塔巴教授解释说，“人们常说癌症是‘细胞造反’的结果，但其实更应该把癌症看作是一种发育过程‘跑偏’了。”基因和表观遗传的变化会让一些本该在早期发育后关掉的生物程序重新激活，最终形成肿瘤。研究团队通过对结肠癌细胞的研究找到了关键线索，发现影响肿瘤是否会转移的关键因素是特定的基因表达模式。日内瓦大学的研究人员通过这些发现开发了一款名为“红树林GS”的AI工具，它能把这些基因信号转换成高可信度的预测。这项研究有望推动更个性化的治疗方案，还能帮助科学家找到新的药物靶点。 癌症其实是一种发育过程“跑偏”了的结果。基因和表观遗传的变化会让一些本该在早期发育后关掉的生物程序重新激活，最终形成肿瘤。阿尔塔巴教授解释说，“人们常说癌症是‘细胞造反’的结果，但其实更应该把癌症看作是一种发育过程‘跑偏’了。”基因和表观遗传的变化会让一些本该在早期发育后关掉的生物程序重新激活，最终形成肿瘤。