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《柳葉刀》子刊:癌癥治療重大突破!

人工智能找到了預測免疫療法效果的關鍵

来源:搜狐网

· 卓越事件

近日,壹項來自法國的新研究發現,AI可用於創建患者使用免疫療法療效的預測評分,從而預測免疫療法的治療效果,並且增加治療成功的幾率。這也是人工智能首次可以通過處理醫學圖像來提取生物和臨床信息,從而輔助免疫療法的治療。這項研究發表在了《The Lancet Oncology》上。

免疫療法是利用人體自身免疫系統,來對抗癌癥的療法,是癌癥治療領域的壹項重大突破。到目前為止,僅有15%-30%的患者能夠對此類療法產生反應,然而,目前並沒有任何標誌物能夠準確識別那些對anti-PD-1/PD-L1免疫療法產生反應的患者。因此,研究人員試圖利用成像技術,來識別位於身體任何部位的腫瘤中存在的生物現象,而無需進行活檢。

研究人員使用了參與MOSCATO研究人員的CT圖像,以及相關的腫瘤基因組數據,作為這項研究的數據集。同時,研究人員利用機器學習技術,訓練算法使用這些CT圖像數據,來預測基因組揭示了哪些腫瘤免疫浸潤的情況,尤其是關於腫瘤中是否存在細胞毒性T細胞(CD8),並在這些結果的基礎上在圖像中建立了放射標記。

▲這項研究訓練算法在CT圖像中建立放射學標記的流程示意圖

然後,為了測試這些放射標記在真實情況下的適用性,並將其與免疫療法的療效相關聯,研究人員將開發出的AI算法在參與5個anti-PD-1/PD-L1免疫療法1期臨床試驗的患者中進行驗證,即使用在治療開始前進行的CT圖像對算法進行評估。 結果發現,在那些免疫療法分別在3個月和6個月內起效的患者中,機器學習算法給出的放射學評分較高,同時這些患者的總生存率也較好。​

研究人員表示,這項研究的下壹步將使用更多的患者數據,並根據癌癥類型進行數據分層,從而完善標記。同時,研究人員將會對成像、分子生物學及組織分析的相關數據進行整合,並采用更復雜的人工智能算法,以確定那些最有可能對免疫療法產生反應的患者。。

參考資料:

[1] Predicting the response to immunotherapy using artificial intelligence. Retrieved August 28, 2018, from https://www.biospace.com/article/releases/predicting-the-response-to-immunotherapy-using-artificial-intelligence/

[2] AI processing of images can help predict immunotherapy efficacy. Retrieved August 28, 2018, from https://www.healthdatamanagement.com/news/ai-processing-of-images-can-help-predict-immunotherapy-efficacy

[3] Sun, et al., (2018). A radiomics approach to assess tumour-infiltrating CD8 cells and response to anti-PD-1 or anti-PD-L1 immunotherapy: an imaging biomarker, retrospective multicohort study. The Lancet Oncology, doi:10.1016/s1470-2045(18)30413-3

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