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使用人工智能可以预测对免疫疗法的反应

文章出处:未知 责任编辑:编辑赵 作者:编辑赵 发表时间:2018-08-28 14:50

发表在《柳叶刀肿瘤学》上的一项研究首次证明,人工智能可以处理医学图像来提取生物学和临床信息。通过设计一个算法并开发它来分析CT扫描图像,专门从事肿瘤放射治疗和精确医学的人工智能的医学研究人员已经创建了所谓的放射状特征。这个特征定义了肿瘤的淋巴细胞浸润水平,并且为患者免疫治疗的疗效提供了预测性评分,评定患者是否能对免疫疗法有所反应。

将来,医生可能因此能够使用成像来识别位于身体任何部位的肿瘤中的生物现象,而无需进行活组织检查。

到目前为止,没有标记可以准确地识别那些对PD-1/PD-L1免疫治疗有反应的患者,在这种情况下,只有15%至30%的患者对此类治疗有反应。众所周知,人们对肿瘤环境在免疫学上的了解越来越丰富(淋巴细胞的存在),免疫治疗将有效的机会就越大,因此研究人员试图用成像来描绘这种环境,并将其与患者的临床反应联系起来。

在这项回顾性研究中,在来自四个独立队列的500名实体瘤患者(所有部位)中捕获,开发和验证了放射学特征。它在基因组学,组织学和临床上得到了验证,使其特别稳健。

使用基于机器学习的方法,该团队首先教授该算法,以使用从参与MOSCATO研究的患者的CT扫描中提取的相关信息,该研究还包含肿瘤基因组数据。因此,仅基于图像,该算法学习预测基因组可能揭示的关于肿瘤免疫浸润的内容,特别是关于肿瘤中细胞毒性T淋巴细胞(CD8)的存在,并且其建立了放射性组织特征。

该特征在包括TCGA(癌症基因组图谱)在内的其他队列中进行了测试和验证,从而表明成像可以预测生物现象,提供对肿瘤免疫浸润程度的估计。

然后,为了测试该特征在实际情况中的适用性,并将其与免疫治疗的疗效相关联,在参与抗PD-1/PD-L1免疫治疗的5期I期试验的患者开始治疗之前进行CT扫描,评估该特征。结果发现,在3个月和6个月时免疫治疗有效的患者与总体生存较好的患者相比,具有更高的放射学评分。

下一个临床研究将回顾性地和前瞻性地评估特征,将使用更多数量的患者并且将根据癌症类型对它们进行分层以便改进其特征。

这还将采用更复杂的自动学习和人工智能算法来预测患者对免疫疗法的反应。为此,研究人员打算整合来自成像,分子生物学和组织分析的数据。这是此次研究的目的,以确定那些最有可能对治疗有反应的患者,从而提高治疗的疗效/成本比。

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