Модель на основе ИИ может предсказать результаты иммунотерапии рака

Модели машинного обучения теперь могут прогнозировать эффективность терапии ингибиторами иммунных контрольных точек у пациентов с раком, используя обычные результаты клинических анализов крови. Этот инструмент был разработан командой ученых, включая вычислительного иммунолога Диего Чоуэлла и хирурга Люка Морриса, которые создали модель на основе искусственного интеллекта, что позволило делать прогнозы с использованием только стандартных анализов.



Ранее исследования показали, что ингибиторы контрольных точек, способные активировать иммунную систему для борьбы с опухолями, принесли прорыв в лечении некоторых форм рака. Однако, несмотря на успех, такие препараты не всегда эффективны для всех пациентов. Множество факторов, включая генетические особенности пациента и его микроокружение опухоли, влияют на ответ организма на лечение. Изначально высокие затраты и возможные побочные эффекты этих методов требуют более точного подхода к выбору тех, кто получит от них наибольшую пользу.

Для решения этой проблемы исследовательская группа использовала данные, собранные у 1600 пациентов, прошедших лечение с помощью ИКИ в период с 2014 по 2019 годы. На основе информации из общих анализов крови и метаболических панелей был разработан алгоритм машинного обучения, который позволил выявить закономерности между этими данными и результатами лечения. Модель, получившая название SCORPIO, затем была протестирована на данных 2100 пациентов, что показало точные прогнозы о вероятности выживания и эффективности терапии.

Дальнейшие тесты модели SCORPIO на данных более чем 4400 пациентов из 10 глобальных клинических испытаний продемонстрировали, что она превосходит существующие биомаркеры в предсказании эффективности терапии. В отличие от других моделей, SCORPIO не требует сложных патологоанатомических, радиологических или геномных данных, что значительно снижает затраты.

Читайте также: