实时术中癌细胞边界检测系统TumorBorder发布：外科医生在手术台上即时看到癌细胞与正常组织的精确分界线
约翰霍普金斯大学与Intuitive Surgical联合发布TumorBorder系统，利用拉曼光谱与AI融合技术在手术中实时显示癌细胞边界，精度达到单细胞级别。
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癌症手术中最令外科医生头疼的问题之一是「切干净了吗」。切除过多会损伤正常组织和功能，切除不足则导致肿瘤残留和复发。2030年5月，约翰霍普金斯大学与Intuitive Surgical联合发布的TumorBorder系统，为这一难题提供了实时可视化解决方案。
TumorBorder将微型拉曼光谱探头集成到手术机器人的器械末端，在手术过程中对切除边缘的组织进行实时光谱扫描。采集到的光谱数据通过专用AI模型分析，能够在3秒内判定当前位置是癌细胞还是正常组织，并通过增强现实投影在手术视野中用颜色标注边界。
约翰霍普金斯大学外科教授、项目负责人Martin Makary表示：「过去，判断切缘是否干净需要将组织样本送去病理科，等待数小时甚至数天的冰冻切片分析。TumorBorder让外科医生在缝合之前就能看到答案。」
在2030年3月完成的120例乳腺癌保乳手术临床试验中，TumorBorder将阳性切缘率（即癌细胞残留在切除边缘的概率）从传统手术的21%降至2.5%。这意味着需要二次手术的患者大幅减少。
Intuitive Surgical CEO Gary Guthart表示：「TumorBorder将成为达芬奇手术机器人的标准配件。我们计划在2030年第四季度将该系统整合到所有新出厂的达芬奇Xi和SP系统中。」
不过，TumorBorder目前仅在乳腺癌、结直肠癌和皮肤癌三种类型中完成了临床验证。对于脑肿瘤和胰腺癌等边界更加模糊的癌症类型，系统的准确率仍需进一步提升。此外，单台设备的成本约为35万美元，增加了手术的综合费用。
梅奥诊所外科创新实验室主任评价称：「TumorBorder代表了术中影像引导技术的一个飞跃。它不仅是工具层面的进步，更可能改变外科医生的手术决策方式——从「凭经验切」到「看着数据切」。」
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