Cercetătorii utilizează inteligența artificială pentru a anticipa răspunsurile la imunoterapia cancerului rar
Cercetătorii de la Centrul Oncologic MD Anderson al Universității Texas au demonstrat că o analiză bazată pe inteligența artificială (AI) a biopsiilor tumorale poate prezice răspunsurile la imunoterapie într-un studiu realizat pe pacienți cu cancere rare, publicat în Journal for ImmunoTherapy of Cancer.
Sub conducerea lui Aung Naing, M.D., profesor de Terapie Oncologică Investigațională, această analiză se bazează pe cercetări recente care au identificat trăsături în microambientul tumoral ce erau predictive pentru răspunsul la imunoterapie la pacienții cu cancere rare, chiar și în absența unor markeri cunoscuți de răspuns la imunoterapie.
Patologia bazată pe AI are potențialul de a oferi informații utile clinicienilor atât despre tumoare, cât și despre microambientul său înconjurător, ajutând la ghidarea deciziilor de tratament personalizate pentru pacienții care primesc imunoterapie.
Publicația anterioară a lui Naing a identificat două caracteristici care indicau cel mai bine dacă pacienții răspundeau la imunoterapie. Acestea includeau numărul de celule imune prezente în tumoră înainte de tratament și modificările în infiltrarea celulelor imune în tumoră pe parcursul tratamentului.
Numărarea manuală a celulelor imune și canceroase pe slide-urile de patologie necesită un efort semnificativ, mai ales când se încearcă scalarea acestui proces pentru un număr mare de slide-uri și pacienți; însă instrumentele AI pot realiza acest lucru rapid. În studiul actual, analiza bazată pe AI a generat rapid aceste măsurători și a urmărit schimbările pe termen lung în multiple biopsii de la aceiași pacienți. Este de remarcat că această abordare utilizează slide-uri de patologie standard, care sunt deja colectate în mod obișnuit.
Deși atât o creștere a infiltrării imune în tumoră, cât și o scădere a conținutului tumoral erau metrici predictive de sine stătătoare, aceste semnale individuale erau mult mai puternice atunci când erau combinate. Acest tipar reflectă atât un răspuns imun activ, cât și o reducere a sarcinii tumorale.
Pacienții cu semnale favorabile aveau un risc cu 64% mai mic de progresie a bolii sau de deces și trăiau, în medie, de aproape patru ori mai mult (durata medie de supraviețuire de 42 de luni comparativ cu 10 luni) comparativ cu pacienții fără acești markeri.
Deși aceste rezultate sunt promițătoare, este necesară validarea în populații de pacienți mai mari înainte ca această abordare să fie gata să ghideze deciziile de tratament în clinică.
„Deși această abordare bazată pe AI necesită validare, acesta este un pas interesant înainte, deoarece arată că informații semnificative pot fi extrase din mostrele de patologie obișnuite dintr-un grup divers de cancere rare”, a spus Naing.
