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    基于人工智能的癌癥組織分析預測對免疫療法的反應

    一個新的發現表明,基于AI-組織分析,可以顯示免疫治療預后較好以及找到更多的患者符合治療,根據醫療AI啟動,lunit中。該研究結果將在即將舉行的美國臨床腫瘤學會 (ASCO) 2021 年年會上公布。該公司將展示四張海報展示,其中一張是在“海報討論會”中。

    演示文稿的特色是 Lunit SCOPE,這是一種由 Lunit 開發的分析組織切片圖像的 AI 軟件。一項發現表明,Lunit SCOPE IO(Lunit SCOPE 產品線之一)可用作治療多種癌癥類型的新生物標志物。該軟件分析癌癥患者組織切片中的腫瘤浸潤淋巴細胞 (TIL),為每個標準分配一個分數。用真實世界的數據驗證后,結果顯示得分越高,對免疫檢查點抑制劑 (ICI) 治療(免疫療法的一種亞型)的反應越好。

    TIL 被認為是 ICI 治療的潛在腫瘤不可知生物標志物。Lunit 一直在驗證 Lunit SCOPE IO 在預測晚期肺癌 ICI 治療結果方面的臨床應用。該研究擴展了 Lunit SCOPE IO 在多種癌癥類型中的臨床應用。該研究得到了包括斯坦福大學醫學中心在內的主要機構收集的 9 種癌癥類型的 1,000 多個真實世界患者數據的驗證。

    “通過多項研究和長期研究,我們一直在驗證名為‘Lunit SCOPE’的基于人工智能的組織分析平臺的有效性,該平臺可以幫助預測癌癥患者對免疫療法的反應,”首席醫療官 Chan-young Ock 說盧尼特。

    Lunit 還將介紹有關 Lunit SCOPE PD-L1 的研究。PD-L1 表達的 AI 分析可以產生客觀的量化,這可以導致在非小細胞肺癌 (NSCLC) 患者中準確地找到 ICI 治療的受試者。

    “目前,病理學家通過肉眼來解釋組織切片。他們評估 PD-L1 表達水平,這是目前臨床應用的標準,但存在局限性。在 Lunit SCOPE PD-L1 的幫助下,它接受了以下數據的訓練根據我們的研究,380,000 個癌細胞的 PD-L1 表達結果,我們能夠找到更多對 ICI 治療有反應的患者,增加 50%,”Ock 說。

    Lunit 還宣布,其關于乳腺癌風險評估的摘要之一已被選為 ASCO 2021 的“海報討論會”。通過 ASCO 委員會的嚴格審查,所有海報展示中約有 20% 被選為本屆會議。

    根據這項研究,人工智能確定了乳腺癌患者未來患乳腺癌風險的獨特實質模式。在其中一個乳房發生癌癥的乳腺癌患者中,收集了另一側“正常”側的圖像并將其標記為“高風險”。使用此數據集訓練 AI 后,該算法在 4,000 多個外部案例中得到驗證。結果表明,Lunit 的 AI 可以高精度區分高危組織和正常組織,顯示出作為獨立生物標志物的潛力,可以僅根據乳房 X 光檢查來選擇高危人群。

    “通過不斷的研究,Lunit 自 2019 年以來一直在 ASCO 上展示突破性的發現,”Lunit 首席執行官Brandon Suh說。“醫療人工智能初創公司在如此著名的全球醫學會議上展示四篇摘要被認為是一項了不起的成就。我們現在正專注于下一階段,從學術研究到我們的人工智能軟件的產品化,以用于實際的癌癥研究,并最終進入臨床實踐。我們計劃今年正式推出 Lunit SCOPE 產品,采取措施將我們的人工智能設定為癌癥治療的新標準。”

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