大力推动将AI用于癌症免疫治疗

凯斯西储大学与纽约大学和阿斯利康的制药公司Bristol Myers Squibb合作，验证基于影像的解决方案，以预测肺癌患者对治疗的反应。凯斯西储大学(Case Western Reserve University)开发的人工智能(AI)工具在对抗癌症方面具有影响力，因此必须在严格的人类临床试验中对其进行验证。

在纽约大学的长期合作者，生物工程先驱Anant Madabhushi与某些大型制药公司之间达成的两项最新协议之后，这种验证可能会更近一步：

Madabhushi于4月与阿斯利康(LSE / STO / NYSE：AZN)签订了合同，阿斯利康是一家以科学为主导的全球性生物制药公司，专注于处方药的发现，开发和商业化，主要用于治疗三种疗法中的疾病领域-肿瘤学;心血管，肾脏和新陈代谢;以及呼吸和免疫学。

今年早些时候，Madabhushi与总部位于的全球生物制药公司Bristol-Myers Squibb Company(NYSE：BMY)签署了类似的协议，该公司的任务是发现，开发和提供可帮助患者战胜严重疾病的创新药物。

Case Western Reserve生物医学工程学教授F. Alex Nason教授Madabhushi说：“这不仅是验证我们研究的重要步骤，而且是进一步努力为受益最大的患者提供正确治疗的重要步骤。” 以及 计算影像和个性化诊断中心 (CCIPD)的负责人。“我们已经证明，我们的AI(我们的计算成像工具)可以预测单个癌症患者对免疫疗法的反应。”

CCIPD科学家最近的研究表明 ，可以利用AI和机器学习来预测哪些肺癌患者将从免疫治疗中受益。

研究人员从本质上讲，与免疫治疗期间进行的扫描相比，计算机在首次诊断出肺癌时进行CT扫描以寻找和识别CT模式的变化。

该团队还一直在训练AI算法，以从癌症患者的组织活检图像中查看模式，以识别对治疗产生良好反应的可能性，并且也将目光投向了肺癌以外的领域。研究人员在5月的2020年临床肿瘤学会(ASCO)会议上展示了这些计算方法，用于预测对妇科癌症的免疫疗法反应。

尽管免疫疗法使许多癌症患者受益，但研究人员正在寻求一种更好的方法来识别最有可能对这些疗法产生反应并从中受益最大的患者。

癌症研究所称，免疫疗法是一种使用药物帮助免疫系统抵抗癌症的疗法，而 化学疗法则使用药物直接杀死癌细胞。

Madabhushi说：“任何临床试验的目标之一是选择真正将从免疫疗法中受益的患者，通过研究这些生物标记物如何指导选择，还有很多事情要学习。” “但是问题一直是：'您如何确定一个最能受益的子集?' 我们可以使用我们正在开发的基于图像的生物标记物来帮助回答该问题。”

评估免疫疗法的反应

阿斯利康(AstraZeneca)和布里斯托尔·迈尔斯(Bristol Myers Squibb)都将向CCIPD提供来自完成的临床试验的数据-胸部CT扫描和/或数字病理图像，其中针对肺癌患者测试了其特定的免疫疗法药物。

Madabhushi与长期合作者Vamsidhar Velcheti博士合作，后者曾是纽约大学Langone医院Perlmutter癌症医院胸腔肿瘤主任，他曾在克利夫兰工作过。

Velcheti说：“我们认为，这种新颖的方法可以大大超越使用RECIST标准对肿瘤反应的传统二维和主观评估。” RECIST是“实体肿瘤的反应评估标准”，这是定义何时肿瘤在癌症中的标准规则。患者可能因各种治疗而改善，保持不变或恶化。尽管Madabhushi和Velcheti进行的这一新的计算分析将使用已经得出结论的临床试验数据进行回顾性研究，目的是证明AI软件可以帮助预测哪些患者可以使用前瞻性定义的算法对治疗做出反应，并将其应用于数据。“如果我们能够利用这些数据集和图像显示我们可以在临床试验之前做到这一点，那么这显然对我们和他们以及癌症具有巨大价值。耐心，马达巴胡什说。

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