人工智能预测肺癌免疫治疗成功
2019年12月02日 由 TGS 发表
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《癌症免疫学研究》上发表了一种利用人工智能算法发现CT扫描中此前未见的模式变化,并确定肺癌患者从免疫治疗中获益的研究。
此前,有研究人员指出:目前只有约20%的癌症患者能从免疫疗法中受益。免疫疗法不同于化疗,它只使用药物帮助免疫系统对抗癌症,而不是用药物直接杀死癌细胞。基于此,拥有一种可以匹配患者免疫治疗方式的人工智能工具,无疑是能够显著降低医疗成本的。
“尽管免疫疗法已经改变了整个癌症生态系统,但它却并非完美无缺,它有一个非常致命的缺点,那就是非常昂贵——每个病人每年大约要花20万美元。”某诊断中心医疗主任说,“初步统计,42%的新确诊癌症患者,会在确诊一年内失去毕生积蓄。”
在最初的研究中,研究团队使用了50名患者的CT扫描,以训练AI算法识别病变的变化,并尝试找出与免疫治疗成功最相关的模式。
此外,CT扫描的模式、治疗的积极反应和患者的总体生存密切相关,更与这些患者的原始诊断活检的免疫细胞排列密切相关。这表明,CT扫描实际上似乎捕捉到了肿瘤对癌症入侵的免疫反应,而免疫反应最强的肿瘤,对免疫治疗的反应最好。
该算法不仅能确定病灶的大小,还可以记录特定病灶的纹理、形状和体积的变化。对此,研究人员表示:“这很重要,因为当医生仅仅根据CT图像来判断病人是否对治疗有反应时,通常是根据病变的大小来判断的。但实际上,质地的变化可以更好地预测治疗是否有效。”
举个简单的例子来说,如:肿瘤内的血管破裂,结节可能会在治疗后变大,但实际上,治疗是有效的。有了这个人工智能,就可以准确判定这一点,而不是因为表面的病情恶化停止治疗,以至于让病情真正恶化,从而危及到患者的生命。研究团队对此非常自豪:
“生命是无价之宝。作为该研究开发者,我们深感荣幸。”