Группа исследователей из Мемориального онкологического центра Слоана-Кеттеринга (MSK) и Института рака Тиша на горе Синай создала модель на основе искусственного интеллекта, способную предсказывать реакцию пациентов на ингибиторы иммунных контрольных точек. Модель получила название SCORPIO и была опубликована в журнале Nature Medicine.
Исследование показало, что модель SCORPIO превосходит два существующих биомаркера, одобренных Управлением по контролю за продуктами и лекарствами США (FDA). Эти биомаркеры — мутационная нагрузка опухоли и иммуногистохимия PD-L1 — требуют сбора образцов опухоли, что не всегда доступно и дорого.
«Мы хотели разработать модель, которая помогала бы в принятии решений о лечении, используя широко доступные данные — такие как рутинные анализы крови», — говорит научный сотрудник MSK и один из авторов исследования Люк Моррис.
Исследование было проведено при сотрудничестве с научным сотрудником MSK и бывшим постдокторантом MSK Диего Чоуэллом. Оно включало данные более чем 10 000 пациентов с 21 различным типом рака, что делает его крупнейшим набором данных по иммунотерапии рака на сегодняшний день.
«Модель SCORPIO изначально была разработана нашей командой путем сбора данных от пациентов MSK. Мы использовали тип искусственного интеллекта под названием ансамблевое машинное обучение, который объединяет несколько инструментов для поиска закономерностей в клинических данных анализов крови и результатов лечения», — рассказывает Моррис.
Следующим этапом станет тестирование модели в более широком диапазоне клинических условий и разработка интерфейса для удобства врачей.
«Мы планируем сотрудничать с больницами и онкологическими центрами по всему миру, чтобы протестировать модель на дополнительных данных из разных условий. Полученные отзывы помогут нам продолжить оптимизацию модели», — говорит Моррис.
Литература:
Seong-Keun Yoo et al, Prediction of checkpoint inhibitor immunotherapy efficacy for cancer using routine blood tests and clinical data, Nature Medicine (2025). DOI: 10.1038/s41591-024-03398-5
Ведущий специалист отдела организации клинических исследований, терапевт, врач ультразвуковой диагностики АО «СЗМЦ» (г. Санкт-Петербург), главный редактор, учредитель сетевого издания Medical Insider, а также автор статей
E-mail для связи – [email protected];
