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利用人工智能判斷免疫治療是否有效

導(dǎo)讀 克利夫蘭-凱斯西儲大學(xué)數(shù)字影像實驗室的科學(xué)家率先利用人工智能(AI)預(yù)測化療是否會成功,現(xiàn)在已經(jīng)有可能確定哪些肺癌患者將從昂貴的免疫治

克利夫蘭-凱斯西儲大學(xué)數(shù)字影像實驗室的科學(xué)家率先利用人工智能(AI)預(yù)測化療是否會成功,現(xiàn)在已經(jīng)有可能確定哪些肺癌患者將從昂貴的免疫治療中獲益。

此外,他們再次教計算機找出在免疫治療的前2-3個周期后,與肺癌相比,首次診斷肺癌時CT掃描模式中以前看不到的變化,從而實現(xiàn)了這一點。而且,和之前的工作一樣,這些變化是在腫瘤內(nèi)外發(fā)現(xiàn)的,這是最近實驗室研究的標(biāo)志。

研究中心的Anant Madabhushi說:“這不是一時興起。這項研究似乎確實反映了這種疾病的生物學(xué)特征,即更具侵襲性的表型,這是腫瘤學(xué)家目前沒有的信息?!苯Y(jié)合醫(yī)學(xué)影像、機器學(xué)習(xí)和AI技術(shù),計算影像和個性化診斷(CCIPD)部門已成為檢測、診斷和表征各種癌癥和其他疾病的全球領(lǐng)導(dǎo)者。

根據(jù)《國家癌癥》雜志的報道,目前,真正受益于免疫治療的癌癥患者只有20%左右,免疫治療與化療的區(qū)別在于,它使用藥物幫助你的免疫系統(tǒng)對抗癌癥,而化療則使用藥物直接殺死癌細(xì)胞。研究所。

Madabhushi說,他的實驗室最近的工作將幫助腫瘤學(xué)家知道哪些患者將真正受益于這種療法,哪些患者不會。

Madabhushi說:“即使免疫療法改變了整個癌癥生態(tài)系統(tǒng),它仍然非常昂貴——每個患者每年大約需要20萬美元?!薄斑@是癌癥造成的經(jīng)濟毒性的一部分,導(dǎo)致約42%的新確診癌癥患者在確診后一年內(nèi)失去生命。”

他補充說,如果有一個基于他的實驗室正在完成的研究的工具,它將有助于“更好地匹配哪些患者將對免疫療法有反應(yīng),而不是花費80萬美元”,這將有很長的路要走。五分之三的人不會受益,乘以每年的估計成本。

新的研究出版物

這項由共同作者M(jìn)ohammadhadi Khorrami和Prateek Prasanna、Madabhushi和來自六個不同機構(gòu)的其他10名合作者領(lǐng)導(dǎo)的新研究(見下面的列表)于本月發(fā)表在《癌癥免疫學(xué)研究》雜志上。

CCIPD的研究生Khorrami說,這項研究最重要的進(jìn)展之一是,計算機程序可以記錄給定病變的紋理、體積和形狀的變化,而不僅僅是大小。

“這很重要,因為當(dāng)醫(yī)生僅根據(jù)CT圖像決定患者是否對治療有反應(yīng)時,通常取決于病變的大小,”Khorrami說?!拔覀儼l(fā)現(xiàn),組織的變化更能預(yù)測治療的效果。

“例如,有時治療后可能會出現(xiàn)較大的結(jié)節(jié),這是由于另一個原因,例如腫瘤中的血管破裂,但這種治療實際上是有效的?,F(xiàn)在,我們有辦法理解了。”

Madabhushi實驗室博士后研究助理Prasanna表示,研究還表明,用兩種不同部位和三種不同類型的免疫治療劑治療的患者,掃描結(jié)果是一致的。

他說:“這證明了該計劃的基本價值,即我們的機器學(xué)習(xí)模型可以預(yù)測接受不同免疫檢查點抑制劑治療的患者的反應(yīng)?!?我們正在處理一個基本的生物學(xué)原理."

Prasanna說,最初的研究使用來自50名患者的CT掃描來訓(xùn)練計算機,并創(chuàng)建了一種數(shù)學(xué)算法來識別病變的變化。他說,下一步將檢測從其他地方獲得的病例和不同的免疫治療藥物。這項研究最近獲得了ASCO 2019征服癌癥基金會優(yōu)秀獎。

此外,研究人員還可以證明,CT掃描的模式與治療的陽性反應(yīng)和患者的整體生存率關(guān)系最大,后來發(fā)現(xiàn)與原始診斷活檢組織中免疫細(xì)胞的排列密切相關(guān)。在這些病人中。

他說,這表明這些CT掃描實際上似乎捕捉到了腫瘤誘導(dǎo)的對癌癥侵襲的免疫反應(yīng)——最強的CT掃描顯示了最顯著的組織變化,最重要的是,對CT掃描的反應(yīng)是最好的免疫療法。

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