免疫療法是一種新的癌癥治療方法，它可以在不使用化學療法或放射療法的情況下激活人體的免疫系統(tǒng)來對抗癌細胞。與傳統(tǒng)的抗癌藥物相比，它的副作用更少，因為它只使用人體免疫系統(tǒng)攻擊癌細胞。此外，由于它利用免疫系統(tǒng)的記憶力和適應性，受益于其治療效果的患者會體驗到持續(xù)的抗癌作用。
最近開發(fā)的免疫檢查點抑制劑大大提高了癌癥患者的生存率。然而，癌癥免疫療法的問題在于，只有大約 30% 的癌癥患者從其治療效果中獲益，而目前的診斷技術并不能準確預測患者對治療的反應。
在這種情況下，由 POSTECH 的 Sanguk Kim 教授(生命科學系)領導的研究團隊通過使用基于網(wǎng)絡的機器學習提高了預測患者對免疫檢查點抑制劑 (ICI) 反應的準確性，從而引起了人們的關注。
研究小組通過分析 700 多名患有三種不同癌癥(黑色素瘤、胃癌和膀胱癌)的患者的臨床結(jié)果以及患者癌組織的轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)了新的基于網(wǎng)絡的生物標志物。通過利用基于網(wǎng)絡的生物標志物，該團隊成功開發(fā)了可以預測抗癌治療反應的人工智能。該團隊進一步證明，基于新發(fā)現(xiàn)的生物標志物的治療反應預測優(yōu)于基于包括免疫治療靶點和腫瘤微環(huán)境標志物在內(nèi)的常規(guī)抗癌治療生物標志物的治療反應預測。
在他們之前的研究中，研究小組開發(fā)了機器學習，可以預測胃癌或膀胱癌患者對化療的藥物反應。這項研究表明，利用生物網(wǎng)絡中基因之間相互作用的人工智能不僅可以成功預測患者對化療的反應，還可以預測多種癌癥類型的免疫治療。
這項研究有助于提前發(fā)現(xiàn)對免疫療法有反應的患者并制定治療計劃，從而為更多患者提供定制的精準醫(yī)療，從而從癌癥治療中受益。該研究最近發(fā)表在《自然通訊》上。
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