近一半的脑转移患者会出现认知障碍。到目前为止，人们认为这是由于肿瘤压迫神经组织的物理存在。但是这种“质量效应”的假设是有缺陷的，因为肿瘤的大小和它对认知的影响之间通常没有关系。小的肿瘤可以引起显著的变化，大的肿瘤可以产生轻微的影响。为什么会这样?

《癌细胞》杂志封面上的一项研究首次表明，原因可能在于脑转移破坏了大脑的活动。

来自西班牙国家研究委员会(CSIC)和西班牙国家癌症研究中心(CNIO)的作者发现，当癌症在大脑中扩散(转移)时，它会改变大脑的化学成分，破坏神经元的通讯——神经元通过细胞及其周围环境的生化变化产生和传递的电脉冲进行通讯。

在这项研究中，Manuel Valiente (CNIO)和Liset mensamendz de La Prida (Cajal研究所CSIC)的实验室在欧盟资助的NanoBRIGHT项目中进行了合作，该项目旨在开发用于大脑研究的新技术，其他资助机构如MICINN、AECC、ERC、NIH和EMBO也参与其中。 

人工智能示范

研究人员测量了转移小鼠和未转移小鼠的脑电活动，并观察到两组患有癌症的动物的电生理记录彼此不同。为了确定这种差异是由转移引起的，他们求助于人工智能。他们训练了一个带有大量电生理记录的自动算法，该模型确实能够识别转移的存在。该系统甚至能够区分不同原发肿瘤的转移——皮肤癌、肺癌和乳腺癌。

这些结果表明，转移确实会以一种特定的方式影响大脑的电活动，留下清晰可识别的特征。

对于作者来说，这项研究代表了对脑转移发展的基本理解的“范式转变”，对这种病理的预防、早期诊断和治疗具有重要意义。 

一种对抗神经认知效应的药物

除了记录转移时脑电活动的变化外，研究人员还开始探索可能解释这种变化的生化变化。通过分析受影响组织中表达的基因，他们已经确定了一种分子EGR1，它可能在这一过程中发挥重要作用。这一发现开启了设计一种药物来预防或减轻脑转移的神经认知影响的可能性。

正如CNIO脑转移小组的负责人Manuel Valiente所解释的那样，“我们的多学科研究挑战了迄今为止公认的假设，即神经功能障碍，这在脑转移患者中非常常见，仅仅是由于肿瘤的质量效应。我们认为这些症状是由肿瘤诱导的生化和分子改变引起的大脑活动变化的结果。这是一种范式转变，可能对诊断和治疗策略产生重要影响。”

卡哈尔研究所(CSIC)神经回路实验室主任Liset mensamendez de la Prida说:“利用机器学习，我们已经能够整合所有的数据来创建一个模型，使我们能够通过观察大脑的电活动来知道大脑中是否有转移。这种计算方法甚至可以在早期阶段预测脑转移的亚型。这完全是一项开创性的工作，开辟了一条未知的道路。”

两位作者都强调了这项复杂研究的多学科性质，它结合了神经科学、肿瘤学和计算分析，每项研究都使用了广泛的不同技术。 

患者的认知研究和非侵入性技术的发展

这一结果带来的焦点变化意味着研究人员现在想要更系统地分析脑转移患者的认知状态。

对Cancer Cell来说，这是下一步最重要的一步。关键是由CNIO发起和协调的国家脑转移网络(RENACER)，该网络已经提供了世界上最大的活体脑转移样本收集(在患者事先同意的情况下，在手术干预期间收集的组织样本可在CNIO生物银行中提供给国际科学界)，现在他们将介绍参与患者的神经认知评估方案。

对于Liset mensamendez de La Prida来说，她将致力于将大脑活动的记录与相关分子的分析结合起来，“以便开发新的脑肿瘤诊断探针，”她说。这项任务与欧洲NanoBRIGHT项目一致，该项目旨在开发用于研究大脑和治疗其病理的非侵入性技术，CSIC和CNIO都参与了该项目。

另一个目标是使用上述策略，找到保护大脑免受癌症引起的神经回路中断的药物。Valiente解释说:“我们将寻找参与转移诱导的神经元通讯变化的分子，并评估它们作为可能的治疗靶点。”

除了CSIC团队开发的人工智能外，他们还将使用CNIO设计的METPlatform技术来评估数百种化合物同时对受转移影响的脑组织样本的潜在治疗活性。

文章标题

Machine learning identifies experimental brain metastasis subtypes based on their influence on neural circuits