近日,美国德州大学MD安德森癌症中心(盛诺一家官方签约合作医院)的一项研究发现,人工智能(AI)能够从肿瘤病理切片中捕捉隐藏信息,帮助预测软组织肉瘤患者是否可能从免疫治疗中获益。研究结果发表于《癌症免疫治疗杂志》(Journal for ImmunoTherapy of Cancer)。

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为什么病理切片可能预测免疫治疗效果?
很多人认为,肿瘤病理切片只是用来观察“这里有没有癌细胞”。但实际上,一张切片包含的信息远比想象中丰富。它不仅记录了癌细胞长什么样,还记录了癌细胞周围有哪些“邻居”。
比如:
有没有大量免疫细胞聚集?
这些免疫细胞有没有进入肿瘤内部?
接受治疗后,这些免疫细胞有没有发生变化?
这些信息组合起来,就能大体看出肿瘤微环境情况。
如果战场上已经有大量免疫细胞进入,并且治疗后这些“士兵”越来越活跃,往往意味着人体免疫系统正在重新发动攻击。
而免疫治疗,本质上就是帮助人体重新启动这支防御力量。
过去,医生可以通过显微镜观察这些变化。但问题是:一张切片可能包含成千上万个细胞。如果靠人工逐个分析,不仅耗时,而且很难做到完全一致。
于是,AI开始发挥作用。
02
找到这两个信号,生存时间大增
在这项针对软组织肉瘤的临床研究中,AI重点观察病理切片中的两个信号。
第一个,是治疗前肿瘤里面有较多免疫细胞。
如果肿瘤内部已经存在较多免疫细胞,说明人体免疫系统并非完全“沉默”,可能更容易被免疫治疗激活。
第二个,是治疗过程中肿瘤里的免疫细胞数量增加。
如果治疗后,越来越多免疫细胞进入肿瘤,说明免疫系统正在加强攻击。
研究发现,当这两个信号同时出现时,患者接受免疫治疗往往更容易获得长期获益。
在非鳞状细胞肉瘤患者中,具有这些特征的患者中位生存期达到42.6个月,而没有这些特征的患者为8.8个月;
在鳞状细胞肉瘤患者中,两组中位生存期分别为21.9个月和9.8个月。
癌症治疗的发展史,本质上是一部不断“看见更多”的历史。
开始,人们只能看到肿瘤的位置;后来,可以看到癌细胞的类型;再后来,可以看到基因变化;
而现在,科学家开始借助AI技术,看清肿瘤内部复杂的生态系统。
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参考来源:
https://www.mdanderson.org/newsroom/research-newsroom/ai-guided-pathology-analysis-can-help-predict-immunotherapy-response.h00-159856134.html
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