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(jī)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(jī)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(jì)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(bǔ)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(jī)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(jī)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(jī)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(jī)，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(qiáng)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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