Instrumentele AI pot prezice rezultatele tratamentului cu imunoterapie la pacienții cu cancer pulmonar
Instrumentele de inteligență artificială (AI) pot ajuta medicii să anticipeze rezultatele tratamentului și supraviețuirea pacienților cu cancer pulmonar non-mic celular avansat (NSCLC) care urmează imunoterapie, conform unui nou studiu publicat în Nature Medicine.
Studiul a raportat rezultatele proiectului I3LUNG, un trial internațional de amploare destinat îmbunătățirii tratamentului cancerului pulmonar metastatic prin dezvoltarea de modele predictive bazate pe AI, care pot ajuta la determinarea celei mai bune abordări terapeutice pentru fiecare pacient în parte.
Imunoterapia, un tratament care stimulează și folosește puterea sistemului imunitar al pacientului împotriva celulelor canceroase, a transformat tratamentul cancerului pulmonar, aducând beneficii pe termen lung pentru 20% până la 30% dintre pacienți. Totuși, majoritatea pacienților se confruntă cu rezistență la tratament, iar medicii nu pot prezice cu fiabilitate care pacienți vor beneficia de imunoterapie. În prezent, deciziile de tratament se bazează în mare măsură pe expresia PD-L1, un biomarker cunoscut pentru limitările sale.
„Avem nevoie de instrumente mai inteligente”, a declarat Marina Garassino, MD, profesor de Medicină la UChicago Medicine și autor principal al studiului.
Biomarkerii predictivi mai buni ar putea identifica pacienții care sunt susceptibili să răspundă la imunoterapie la momentul diagnosticului, evitând astfel toxicitatea și costurile inutile. Îmbunătățirea capacității de a face aceste predicții poate ajuta medicii să personalizeze mai bine tratamentele pentru pacienți. Proiectul I3LUNG a avut ca scop dezvoltarea și validarea instrumentelor AI pentru a sprijini deciziile de imunoterapie în cazul NSCLC avansat.
Pentru acest studiu, echipa internațională de cercetare a inclus 2.396 de pacienți cu NSCLC avansat tratați cu imunoterapie în șase centre din Italia, Germania, Grecia, Israel, Spania și Statele Unite. În prima fază a proiectului, echipa a integrat multiple tipuri de date, inclusiv date clinice, imagistice, de patologie și genomice, din fiecare pacient într-o bază de date. Apoi, au construit și testat două familii de modele AI antrenate să prezică răspunsul la tratament și supraviețuirea folosind toate datele colectate.
Cercetătorii au descoperit că modelele lor AI au depășit constant toate biomarkerii clinici standard. Area Under the Curve (AUC) este o metrică de învățare automată care cuantifică cât de bine este un model AI în clasificarea corectă a informațiilor, sau în acest caz, în prezicerea corectă a rezultatelor de supraviețuire. Scorurile între 0,8 și 0,9 sunt considerate „excelente”. În studiul I3LUNG, modelul AI care a folosit date clinice și de sânge a obținut un scor AUC de 0,77, în timp ce modelul care a inclus date clinice și de sânge împreună cu imagistica și patologia digitală a obținut un scor AUC de 0,88.
O parte a studiului a testat efectele colaborării între oameni și instrumentele AI. Douăzeci de medici – 10 experți în cancer pulmonar și 10 din alte specialități – au revizuit 100 de cazuri reale de pacienți, mai întâi fără și apoi cu suport AI. Accesul la instrumentul AI a îmbunătățit sensibilitatea în identificarea respondenților, de la un AUC de 0,72 la 0,87. Medicii care nu erau experți în cancerul pulmonar au arătat cele mai mari îmbunătățiri, un rezultat cu relevanță directă în oncologia comunitară, unde expertiza în toracic poate fi limitată. Concordanța între medici a crescut de la slabă la moderată, sugerând că instrumentul promovează, de asemenea, un raționament clinic mai consistent între diferite niveluri de experiență.
Această aliniere între logica mașinii și cea clinică este esențială pentru a construi încrederea în luarea deciziilor asistate de AI.
Studiul actual a raportat faza retroactivă a proiectului. I3LUNG în prezent recrutează prospectiv peste 2.000 de pacienți în aceleași șase centre internaționale, permițând cercetătorilor să se concentreze pe optimizarea tratamentului. Această dimensiune este importantă, deoarece evaluarea modelului AI ar trebui să abordeze nu doar performanța modelului, ci și utilizabilitatea sa în clinică.
„I3LUNG stabilește un nou standard pentru AI în oncologia toracică. Instrumentele de suport pentru decizii construite chiar și din date clinice de rutină pot depăși biomarkerii pe care ne bazăm astăzi”, a afirmat Garassino. „Pentru pacienți, aceasta înseamnă mai puține oportunități pierdute pentru beneficiile tratamentului. Pentru medicii din comunitate, aceasta înseamnă acces la îndrumări de nivel expert în momentul îngrijirii. Pentru domeniu, oferă un cadru riguros, echitabil și explicabil – validat în diverse sisteme de sănătate și populații – care poate servi ca o platformă globală pentru următoarea generație de imunoterapie de precizie.”
Studiul, „I3LUNG: Validarea clinică a unui instrument AI multimodal pentru a sprijini deciziile de imunoterapie în NSCLC”, a fost susținut de fonduri din programul de cercetare și inovație Horizon 2020 al Uniunii Europene.
UChicago Medicine și Divizia Științelor Biologice continuă să fie în fruntea îngrijirii și cercetării în domeniul cancerului. În aprilie 2027, UChicago Medicine va deschide Pavilionul pentru Cancer AbbVie Foundation, primul pavilion de cancer independent din Chicago, destinat să aducă diagnostice avansate, tratamente inovatoare, descoperiri translaționale și suport cuprinzător pacienților și comunității.
