使用人工智能确定免疫疗法是否有效

凯斯西储大学数字成像实验室的科学家们已经率先使用人工智能(AI)来预测化学疗法是否会成功，现在可以确定哪些肺癌患者将从昂贵的免疫疗法中受益。

并且，他们再一次通过教计算机来查找与首次免疫治疗的前2-3个周期后进行的肺癌相比，首次诊断出肺癌时CT扫描的模式中以前看不见的变化，从而做到了这一点。而且，与以前的工作一样，这些变化是在肿瘤的内部和外部发现的，这是实验室最近研究的标志。

研究中心的Anant Madabhushi说：“这并不是一时兴起-这项研究似乎确实反映出该疾病的生物学特性，即更具侵略性的表型，而这是肿瘤学家目前所没有的信息。”通过结合医学成像，机器学习和AI技术，计算成像和个性化诊断(CCIPD)部门已成为检测，诊断和表征各种癌症和其他疾病的全球领导者。

根据《国家癌症》杂志的报道，目前，只有大约20%的癌症患者实际上会从免疫疗法中受益，这种疗法与化学疗法的不同之处在于它使用药物来帮助您的免疫系统抵抗癌症，而化学疗法则使用药物直接杀死癌细胞。研究所。

Madabhushi说，他的实验室最近的工作将帮助肿瘤学家了解哪些患者将从该疗法中真正受益，而哪些患者则不会。

Madabhushi说：“尽管免疫疗法改变了整个癌症生态系统，但它仍然非常昂贵-每位患者每年约20万美元。”“这是癌症带来的经济毒性的一部分，导致大约42%的新诊断出的癌症患者在诊断后一年内失去了生命。”

他补充说，如果有一个基于他的实验室正在完成的研究的工具，将有助于“更好地匹配哪些患者会对免疫疗法产生反应，而不是花掉80万美元”，这将有很长的路要走。五分之三的谁将无法受益，乘以年度估计成本。

新研究发表

由共同作者Mohammadhadi Khorrami和Prateek Prasanna以及Madabhushi和来自六个不同机构的10个其他合作者(参见下面的列表)领导的这项新研究已于本月发表在《癌症免疫学研究》杂志上。

CCIPD的一名研究生Khorrami说，这项研究中最重要的进展之一是计算机程序能够记录给定病变的纹理，体积和形状的变化，而不仅仅是大小。

“这很重要，因为当医生仅根据CT图像来决定患者是否对治疗有反应时，通常取决于病变的大小，” Khorrami说。“我们发现组织的变化是治疗是否有效的更好的预测指标。