从病理图像到分子预测：多模态人工智能驱动的结直肠癌MSI检测新范式

摘要

结直肠癌是全球发病率和病死率均居前列的消化系统恶性肿瘤。微卫星不稳定性（MSI）是结直肠癌的重要分子标志物，对患者预后评估及免疫治疗决策具有关键指导意义。传统检测方法 （如免疫组化、PCR、二代测序）虽已标准化，但仍受限于成本高、操作复杂和结果不一致。近年来，人工智能（AI）在结直肠癌MSI检测中展现出显著潜力，通过整合病理图像、基因组学及影像学等多模态数据，利用深度学习实现MSI的精准预测，推动癌症诊疗从经验模式向数据驱动范式转变。本文综述了AI结合多模态医学数据构建结直肠癌MSI检测模型的最新进展，比较不同技术路径的性能特点与临床转化瓶颈，并展望多模态融合、模型泛化及可解释性优化等未来方向，为精准医疗提供新思路。

关键词

结直肠肿瘤 / 微卫星不稳定性 / 人工智能 / 深度学习 / 综述