新传媒网在一项回顾性研究中，来自多个医疗保健系统和大学(包括埃默里大学)的一组研究人员发现了一种新的人工智能 (AI) 衍生生物标志物，该标志物使用常规成像扫描来帮助预测哪些肺癌患者会对免疫疗法产生反应.这些发现发表在最近发表在《科学进展》杂志上的一篇文章中，不仅为患者及其医生做出治疗决定提供了指导，而且还可以减轻与免疫疗法相关的经济负担。
“仅从基线 CT 扫描预测对免疫疗法反应的能力将改变游戏规则，因为如果我们发现哪些患者会对治疗有反应，哪些不会对治疗产生反应，我们就可以提供不同的治疗方式，”Mohammadhadi Khorrami 博士说。 ，埃默里大学医学院和佐治亚理工学院工程学院 Wallace H. Coulter 生物医学工程系的研究第一作者和博士后研究员。“此外，由于免疫疗法的成本惊人——每位患者每年约 200,000 美元——在开始治疗之前非侵入性地确定这种反应变得至关重要。”
新的生物标志物定量血管迂曲度 (QVT) 检查肿瘤周围血管的特征，这会影响肿瘤行为和治疗抵抗力。肿瘤利用身体的机制来构建新血管，并将尽可能多的血液重新引导至肿瘤，以便它们能够更快地生长并扩散到全身。与正常血管相比，肿瘤相关的血管系统排列混乱且扭曲。
Khorrami 和他的同事使用 AI 工具评估了 500 多例非小细胞肺癌患者在接受免疫检查点抑制剂 (ICI) 疗法(一种免疫疗法)治疗前后 QVT 生物标志物的不同方面。研究人员发现，与有反应的患者相比，对 ICI 治疗无反应的患者的肿瘤血管结构更加扭曲。他们假设血管扭曲会导致抗肿瘤细胞在肿瘤部位积聚，但无法有效浸润肿瘤，从而降低免疫疗法的有效性。
“我们的成像生物标志物在基因组、分子和细胞尺度上得到了验证，有可能成为一种工具，用于更好地识别可能受益于免疫疗法的非小细胞肺癌患者，”研究的 Mehdi Alilou 博士说。在凯斯西储大学时是共同第一作者，现在是大众创新与工程中心的高级人工智能工程师。
