Akciğer kanseri: AI, immünoterapiden kimin yararlanacağını gösteriyor
Akciğer kanseri, yaygın ve genellikle agresif bir kanser türüdür. Doktorların bunu erken tespit etmesi zor olduğundan, akciğer kanseri olan kişilerin olumlu bir bakış açısını daha olası hale getirmek için en iyi ve en hedefe yönelik tedaviyi almaları gerekir. İmmünoterapi bir seçenektir, ancak doktorlar kimin fayda göreceğini nasıl bilebilir?
Ulusal Kanser Enstitüsü'ne göre, akciğer ve bronş kanseri, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki insanlar arasında en yaygın ikinci kanser türüdür ve tüm yeni kanser vakalarının% 12.9'unu oluşturmaktadır.
Bu kanser türünün erken evrelerinde genellikle belirgin bir semptomu yoktur, bu da doktorların ilk başta tespit edemediği anlamına gelebilir. Bu, tedaviyi izleyen görünümün diğer kanser türleri kadar iyi olmayabileceği anlamına gelir.
Akciğer kanseri olan kişiler için en olumlu sonuçları sağlamak için sağlık uzmanları, her birey için en iyi tedavi türünü seçmelidir. Bununla birlikte, belirli bir tedaviden hangi kişinin en çok fayda sağlayacağını söylemek genellikle zor olduğundan, bu yanıltıcı olabilir.
Bir doktorun, immünoterapi gibi daha yeni tedavi türlerinin bir birey için ne kadar faydalı olacağını belirlemesi de zor olabilir. Kanser hücrelerine saldırmak ve yok etmek için belirli ilaçların kullanılmasını içeren kemoterapinin aksine, immünoterapi, bir kişinin kanser tümörlerine karşı bağışıklık tepkisini artırarak çalışır.
Şimdi, Ohio, Cleveland'daki Case Western Reserve Üniversitesi'nden araştırmacılar tarafından yönetilen bir ekip - diğer altı kurumdan bilim insanlarıyla işbirliği içinde - yeni bir yapay zeka (AI) modeli geliştirdi. Model, sağlık uzmanlarının, akciğer kanseri olan hangi kişilerin immünoterapiden en fazla fayda sağlayacağını bulmalarına olanak tanıyor.
Araştırmacılar yöntemlerini açıklar ve bulgularını dergide yer alan bir çalışma makalesinde bildirir. Kanser İmmünolojisi Araştırması.
Çalışmanın yazarlarından Anant Madabhushi, "İmmünoterapi tüm kanser ekosistemini değiştirmiş olsa da, aynı zamanda son derece pahalı olmaya devam ediyor - hasta başına yılda yaklaşık 200.000 dolar.
"Bu, kanserle birlikte gelen finansal toksisitenin bir parçası ve yeni teşhis konulan tüm kanser hastalarının yaklaşık% 42'sinin tanı konulduktan sonraki bir yıl içinde hayat tasarruflarını kaybetmesine neden oluyor" diye ekliyor. Madabhushi ayrıca, kendisinin ve meslektaşlarının üzerinde çalıştığı yeni aracın, doktorlara ve hastalara hangi tedavinin kendilerine en uygun olduğuna karar vermelerine ve gereksiz masraflardan kaçınmalarına yardımcı olabileceğini belirtiyor.
Yeni model sonucu tahmin edebilir
Madabhushi, kendisinin ve meslektaşlarının, hangi kanserli tümörlerin tedaviye yanıt verdiğini gösteren işaretleri belirleyen son bulgulara dayanarak yeni modellerini geliştirdiklerini açıklıyor.
Önceki bir çalışmada, araştırmacılar, doktorlar tipik olarak tümör boyutunun terapötik bir yaklaşımın işe yarayıp yaramadığının iyi bir göstergesi olduğunu düşünürken, bu özelliğe tek başına bakmanın aldatıcı olabileceğini buldular.
Bunun yerine Madabhushi, "dokusal değişimin terapinin işe yarayıp yaramadığının daha iyi bir göstergesi olduğunu keşfettik" diyor.
"Bazen, örneğin, nodül terapiden sonra başka bir nedenden dolayı daha büyük görünebilir, diyelim ki tümörün içindeki damar kırık - ama terapi aslında işe yarıyor," diye açıklıyor. "Şimdi, bunu bilmenin bir yolu var."
Ekip, yeni AI modelini geliştirmek için ilk olarak akciğer kanseri olan 50 kişiden alınan bilgisayarlı tomografi (BT) taramalarından elde edilen verileri kullandı. Bu, iki ila üç immünoterapi döngüsüne maruz kaldıktan sonra tümörde meydana gelen boyut ve dokudaki herhangi bir değişikliği tanımlayabilen matematiksel bir yöntem oluşturmalarına izin verdi.
Yöntem, tümörlerde belirli değişikliklerin immünoterapi tedavisine pozitif bir yanıtla ve aynı zamanda daha yüksek hasta hayatta kalma oranları ile ilişkili olduğunu gösteren modeller buldu.
Bu çalışma, dokuda en belirgin değişiklikleri gösteren akciğer kanseri tümörlerinin aynı zamanda immünoterapiye en iyi yanıt verenler olduğunu bir kez daha vurguladı.
"Bu, programın temel değerinin, makine öğrenme modelimizin farklı bağışıklık kontrol noktası inhibitörleri ile tedavi edilen hastalarda yanıtı öngörebileceğinin bir göstergesidir. Temel bir biyolojik ilkeyle uğraşıyoruz. "
Ortak yazar Prateek Prasanna'yı inceleyin
Bu yılın başlarında, ortak yazar Prateek Prasanna, bu çalışmayla ilgili araştırmaları için Amerikan Klinik Onkoloji Derneği 2019 Conquer Cancer Foundation Merit Ödülü'nü aldı.
Ekip, yapay zeka yöntemlerini diğer sitelerden ve farklı immünoterapi ajanları ile tedavi edilen kişilerden daha fazla BT taraması üzerinde daha ileri düzeyde test etmeyi planlıyor.
