Tin tức Deeper

Sử dụng trí tuệ nhân tạo để xác định liệu liệu pháp miễn dịch có hoạt động hay không

Ngày:
Th11 24, 2019
Tóm lược:

Hiện tại chỉ có khoảng 20% ​​trong số tất cả các bệnh nhân ung thư sẽ thực sự được hưởng lợi từ liệu pháp miễn dịch tốn kém. Nghiên cứu mới hiện có thể xác định những yếu tố nào thuộc loại đó chỉ bằng cách phân tích những thay đổi chưa từng thấy trước đó trong các hình ảnh chụp CT được thực hiện khi ung thư phổi được chẩn đoán lần đầu so với quét sau 2-3 chu kỳ điều trị miễn dịch đầu tiên.

Share:
CÂU CHUYỆN ĐẦY ĐỦ

Các nhà khoa học từ phòng thí nghiệm hình ảnh kỹ thuật số của Đại học Case Western Reserve đã tiên phong sử dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) để dự đoán liệu hóa trị liệu có thành công hay không để có thể xác định bệnh nhân ung thư phổi nào sẽ được hưởng lợi từ liệu pháp miễn dịch đắt tiền.

Và một lần nữa họ đang làm điều đó bằng cách dạy một máy tính tìm ra những thay đổi chưa từng thấy trước đó trong các hình ảnh chụp CT được thực hiện khi ung thư phổi được chẩn đoán lần đầu so với quét được thực hiện sau 2-3 chu kỳ điều trị miễn dịch đầu tiên. Và như với công việc trước đây, những thay đổi đó đã được phát hiện cả bên trong – bên ngoài – khối u bằng một chữ ký của nghiên cứu gần đây của phòng thí nghiệm.

Đây không phải là đèn flash trong chảo – nghiên cứu này thực sự dường như đang phản ánh điều gì đó về chính sinh học của căn bệnh, đó là kiểu hình hung dữ hơn, và đó là thông tin mà các bác sĩ ung thư hiện không có. Anant Madabhushi, Trung tâm cho hình ảnh tính toán và chẩn đoán cá nhân hóa (CCIPD) đã trở thành công ty hàng đầu thế giới trong việc phát hiện, chẩn đoán và mô tả các bệnh ung thư và các bệnh khác bằng cách chia lưới hình ảnh y tế, học máy và AI.

Hiện tại chỉ có khoảng 20% ​​bệnh nhân ung thư thực sự được hưởng lợi từ liệu pháp miễn dịch, một phương pháp điều trị khác với hóa trị liệu ở chỗ nó sử dụng thuốc để giúp hệ thống miễn dịch của bạn chống lại ung thư, trong khi hóa trị liệu sử dụng thuốc để tiêu diệt trực tiếp tế bào ung thư.

Madabhushi cho biết công việc gần đây của phòng thí nghiệm của ông sẽ giúp các bác sĩ ung thư biết bệnh nhân nào thực sự được hưởng lợi từ liệu pháp này và ai sẽ không.

Mặc dù liệu pháp miễn dịch đã thay đổi toàn bộ hệ sinh thái ung thư nhưng nó vẫn cực kỳ đắt đỏ – khoảng 200.000 USD mỗi bệnh nhân mỗi năm. Đó là một phần của độc tính tài chính đi kèm với ung thư và dẫn đến khoảng 42% bệnh nhân ung thư được chẩn đoán mới bị mất tiền tiết kiệm trong vòng một năm sau khi chẩn đoán.

Có một công cụ dựa trên nghiên cứu đang được thực hiện bởi phòng thí nghiệm của anh ấy sẽ đi một chặng đường dài hướng tới “làm tốt hơn việc kết hợp bệnh nhân nào sẽ đáp ứng với liệu pháp miễn dịch thay vì ném 800.000 đô la xuống cống”.

Các lớp xếp chồng lên nhau trong thiết bị bộ nhớ được đề xuất tạo thành một pin nhỏ có thể chuyển đổi nhanh chóng và hiệu quả giữa ba trạng thái điện áp khác nhau (0,95 V, 1,35 V và 1,80 V).
Các lớp xếp chồng lên nhau trong thiết bị bộ nhớ được đề xuất tạo thành một pin nhỏ có thể chuyển đổi nhanh chóng và hiệu quả giữa ba trạng thái điện áp khác nhau (0,95 V, 1,35 V và 1,80 V).

Nghiên cứu mới được công bố

Nghiên cứu mới do đồng tác giả Mohammadhadi Khorrami và Prateek Prasanna dẫn đầu cùng với Madabhushi và 10 cộng tác viên khác từ sáu tổ chức khác nhau (xem danh sách, bên dưới) đã được công bố trong tháng này trên tạp chí Nghiên cứu Miễn dịch Ung thư .

Khorrami, một sinh viên tốt nghiệp làm việc tại CCIPD cho biết một trong những tiến bộ quan trọng hơn trong nghiên cứu là khả năng của chương trình máy tính ghi nhận những thay đổi về kết cấu, khối lượng và hình dạng của một tổn thương nhất định, không chỉ là kích thước của nó.

Điều này rất quan trọng bởi vì khi bác sĩ quyết định chỉ dựa vào hình ảnh CT cho dù bệnh nhân có đáp ứng với trị liệu hay không, nó thường dựa trên kích thước của tổn thương. Các nhà khoa học đã phát hiện ra rằng sự thay đổi về kết cấu là một yếu tố dự đoán tốt hơn về việc liệu pháp có hiệu quả hay không.

Đôi khi nốt sần có thể xuất hiện lớn hơn sau khi điều trị vì một lý do khác và một mạch bị vỡ bên trong khối u – nhưng liệu pháp này thực sự có hiệu quả. Bây giờ, chúng ta có một cách để biết điều đó.

Prasanna, một nghiên cứu viên sau tiến sĩ trong phòng thí nghiệm của Madabhushi cho biết nghiên cứu cũng cho thấy kết quả phù hợp trên các lần quét của bệnh nhân được điều trị tại hai địa điểm khác nhau và với ba loại thuốc trị liệu miễn dịch khác nhau.

Đây là một minh chứng về giá trị cơ bản của chương trình cho thấy mô hình học máy của chúng các nhà nghiên cứu có thể dự đoán đáp ứng ở những bệnh nhân được điều trị bằng các chất ức chế điểm kiểm soát miễn dịch khác nhau. Họ đang đối phó với một hiệu trưởng sinh học cơ bản.

Prasanna cho biết nghiên cứu ban đầu đã sử dụng CT scan từ 50 bệnh nhân để huấn luyện máy tính và tạo ra một thuật toán toán học để xác định những thay đổi trong tổn thương. Ông cho biết bước tiếp theo sẽ là kiểm tra chương trình về các trường hợp thu được từ các địa điểm khác và trên các tác nhân trị liệu miễn dịch khác nhau. Nghiên cứu này gần đây đã giành được giải thưởng ASCO 2019 chinh phục ung thư.

Ngoài ra, Madabhushi cho biết các nhà nghiên cứu có thể chỉ ra rằng các mô hình trên CT scan có liên quan nhiều nhất đến phản ứng tích cực với điều trị và với sự sống sót của bệnh nhân nói chung cũng được tìm thấy có liên quan chặt chẽ với sự sắp xếp của các tế bào miễn dịch trên sinh thiết chẩn đoán ban đầu của những bệnh nhân đó.

Điều này cho thấy rằng những lần chụp CT thực sự có vẻ như nắm bắt được phản ứng miễn dịch được gợi ra bởi các khối u chống lại sự xâm lấn của ung thư – và những người có phản ứng miễn dịch mạnh nhất đã cho thấy sự thay đổi về kết cấu quan trọng nhất và quan trọng nhất là phản ứng tốt nhất với Liệu pháp miễn dịch.

Madabhushi đã thành lập CCIPD tại Case Western Reserve vào năm 2012. Phòng thí nghiệm hiện bao gồm gần 60 nhà nghiên cứu.

Một số công việc gần đây nhất của phòng thí nghiệm hợp tác với Đại học New York và Đại học Yale đã sử dụng AI để dự đoán bệnh nhân ung thư phổi nào sẽ được hưởng lợi từ hóa trị liệu bổ trợ dựa trên hình ảnh trượt mô. Sự tiến bộ đó đã được Tạp chí Phòng chống đặt tên là một trong 10 đột phá y tế hàng đầu năm 2018.


Nguồn truyện:

Tài liệu được cung cấp bởi Đại học Case Western Reserve . Lưu ý: Nội dung có thể được chỉnh sửa cho kiểu dáng và độ dài.


Tạp chí tham khảo :

  1. Mohammadhadi Khorrami, Prateek Prasanna, Amit Gupta, Pradnya Patil, Priya D. Velu, Rajat Thawani, Germán Corredor, Mehdi Alilou, Kaustav Bera, Pingfu Fu, Michael Feldman, Vamsidhar Velchet Những thay đổi trong các đặc điểm phóng xạ CT liên quan đến phân phối tế bào lympho dự đoán khả năng sống sót và đáp ứng với liệu pháp miễn dịch trong ung thư phổi không phải tế bào nhỏ . Nghiên cứu Miễn dịch Ung thư , 2019; canimm.0476.2019 DOI: 10.1158 / 2326-6066.CIR-19-0476

Bài viết liên quan

Bài viết khác