News Medical 6月30日报道，得克萨斯大学MD安德森癌症中心研究团队在 Journal for ImmunoTherapy of Cancer 发表研究，显示基于人工智能的肿瘤活检分析，可能预测罕见癌患者对免疫治疗的反应。
该研究由MD安德森探索性癌症治疗教授Aung Naing领衔，建立在团队此前关于肿瘤微环境特征的研究基础上。此前研究发现，即使患者缺乏已知免疫治疗反应标志物，肿瘤微环境中的某些特征仍可能提示治疗反应。
研究关注的两个关键指标包括治疗前肿瘤内免疫细胞数量，以及治疗过程中免疫细胞浸润肿瘤的变化。传统人工方式在病理切片上逐个计数免疫细胞和癌细胞，需要大量时间和人力，难以扩展到大量切片和患者。AI工具则可快速生成这些测量，并追踪同一患者多次活检中的纵向变化。
研究显示，肿瘤免疫浸润增加和肿瘤成分下降分别都具有预测意义，而两者结合时信号更强。这一组合反映了免疫反应活跃以及肿瘤负荷减少。具有有利信号的患者，疾病进展或死亡风险降低64%，平均生存时间也更长，中位生存期为42个月，而无这些标志物者为10个月。
研究者指出，该方法的一个优势是使用常规采集的病理切片，理论上更容易嵌入现有临床流程。但作者同时强调，结果仍需在更大患者群体中验证，才能用于实际治疗决策。现阶段它应被视为罕见癌免疫治疗反应预测的研究进展，而非可直接替代医生判断的临床工具。
原文链接：http://www.news-medical.net/news/20260630/Researchers-use-AI-to-predict-rare-cancer-immunotherapy-responses.aspx
免责声明：本文仅供医学资讯参考，不构成诊疗建议。
