Новый инструмент ИИ использует обычные анализы крови для прогнозирования ответа на иммунотерапию при многих видах рака
Врачи по всему миру вскоре получат доступ к новому инструменту, который сможет точнее прогнозировать, принесут ли пользу отдельным онкологическим больным ингибиторы иммунных контрольных точек (тип иммунотерапии), используя только обычные анализы крови и клинические данные.
Модель на основе искусственного интеллекта, получившая название SCORPIO, была разработана группой исследователей из Мемориального онкологического центра имени Слоуна-Кеттеринга (MSK) и Института онкологии Тиша в Маунт-Синай.
Согласно результатам, опубликованным в журнале Nature Medicine , эта модель не только дешевле и доступнее, но и значительно лучше прогнозирует результаты, чем два текущих биомаркера, одобренных Управлением по контролю за продуктами и лекарствами США (FDA).
«Ингибиторы иммунных контрольных точек — очень мощное средство против рака , но они пока не работают для большинства пациентов», — говорит соавтор исследования Люк Моррис, доктор медицины, хирург и директор исследовательской лаборатории MSK. «Эти препараты дорогие, и они могут иметь серьезные побочные эффекты».
«Поэтому главное — это отбор пациентов, то есть подбор препаратов для тех пациентов, которым они с наибольшей вероятностью принесут пользу», — говорит доктор Моррис.
«Существуют некоторые инструменты, которые предсказывают, будут ли опухоли реагировать на эти препараты, но они, как правило, полагаются на передовые геномные тесты, которые не так широко доступны в мире», — добавляет он. «Мы хотели разработать модель, которая может помочь в принятии решений о лечении с использованием широко доступных данных, таких как рутинные анализы крови».
Сотрудничество для того, чтобы терапия ингибиторами контрольных точек оказалась эффективной для большего числа онкологических больных
Ингибиторы контрольных точек воздействуют на иммунную систему, а не на сам рак. Эти препараты работают, снимая тормоза с иммунных клеток, позволяя им лучше бороться с раком. Клиницисты и ученые MSK сыграли ключевую роль в предоставлении нового класса препаратов пациентам.
Новое исследование совместно курировали доктор Моррис и Диего Чоуэлл, доктор философии, доцент кафедры иммунологии и иммунотерапии, онкологических наук, искусственного интеллекта и здоровья человека в Медицинской школе Икана в Маунт-Синай, а также бывший научный сотрудник MSK.
Вопрос-ответ с доктором Моррисом
Мемориальный онкологический центр имени Слоуна-Кеттеринга побеседовал с доктором Моррисом о прогностической модели команды и следующих шагах исследования.
Почему вы разработали эту новую модель для прогнозирования реакции ингибитора контрольных точек?
Было очевидно, что есть возможности для улучшения.
В настоящее время существуют два одобренных FDA биомаркера для прогнозирования ответа на ингибиторы контрольных точек: мутационная нагрузка опухоли (количество мутаций в опухоли) и иммуногистохимия PD-L1 (оценка экспрессии белка запрограммированной смерти-лиганда 1 в образцах опухоли).
Оба требуют сбора образцов опухоли. Между тем, геномное тестирование для оценки мутаций является дорогостоящим и не везде доступно, а оценка экспрессии PD-L1 имеет большую вариабельность.
Вместо этого наша модель опирается на легкодоступные клинические данные , включая рутинные анализы крови, проводимые в клиниках по всему миру — общий анализ крови и комплексный метаболический профиль. Мы обнаружили, что наша модель превосходит тесты, которые в настоящее время используются в клинике.
Простота и доступность этого нового подхода могут помочь обеспечить более справедливый доступ к медицинской помощи, а также снизить затраты и помочь гарантировать, что пациенты получат лечение, которое с наибольшей вероятностью принесет им индивидуальную пользу, — будь то ингибитор контрольных точек или какой-либо другой тип терапии.
Как разрабатывалась модель?
SCORPIO изначально был разработан нашей командой путем сбора данных от пациентов с заболеваниями опорно-двигательного аппарата, поскольку онкологи имеют большой опыт лечения пациентов этими препаратами. Сотрудничая с командой Mount Sinai, мы использовали тип искусственного интеллекта , называемый ансамблевым машинным обучением, который объединяет несколько инструментов для поиска закономерностей в клинических данных из анализов крови и результатов лечения.
Модель была разработана с использованием богатого ресурса ретроспективных данных более 2000 пациентов из MSK, которые лечились ингибиторами контрольных точек, представляющих 17 различных типов рака. Затем модель была протестирована с использованием данных 2100 дополнительных пациентов MSK, чтобы убедиться, что она способна предсказывать результаты с высокой точностью.
Затем мы применили модель к почти 4500 пациентам, получавшим лечение ингибиторами контрольных точек в 10 различных клинических испытаниях фазы 3 по всему миру.
Дальнейшая проверка была проведена с использованием дополнительных данных, полученных от почти 1200 пациентов, проходивших лечение в Mount Sinai.
Всего в исследовании приняли участие около 10 000 пациентов с 21 типом рака, что представляет собой крупнейший на сегодняшний день набор данных в области иммунотерапии рака.
Мы провели это обширное тестирование и проверку, поскольку нашей целью было не просто разработать прогностическую модель, а разработать такую, которая могла бы широко применяться пациентами и врачами в разных местах.
Каковы дальнейшие шаги?
Мы планируем сотрудничать с больницами и онкологическими центрами по всему миру, чтобы протестировать модель с дополнительными данными из более широкого спектра клинических условий. Полученные нами отзывы помогут нам продолжить оптимизацию модели.
Кроме того, ведется работа по созданию интерфейса, который будет легкодоступен для врачей, независимо от того, где они находятся.