„Lunit“ dirbtinio intelekto (AI) pagrįsta patologijos platforma parodė savo sugebėjimą generuoti biomarkerius, kurie prognozuoja pacientų reakciją į imunoterapiją tarp vėžio rūšių.
Trijų tyrimų duomenis Pietų Korėjos bendrovė debiutavo šių metų Europos medicinos onkologijos draugijos (ESMO) kongreso pristatymuose, vykstančiuose spalio 17–21 d. Berlyne, Vokietijoje.
Prieiga prie gilesnės pramonės žvalgybos
Patirkite neprilygstamą aiškumą su viena platforma, kurioje derinami unikalūs duomenys, AI ir žmonių kompetencija.
Sužinokite daugiau
Atezotribų ir avetrinių tyrimų metu, atliktame Pizos universitete Italijoje, IO apimtis buvo pritaikyta išankstinio gydymo skaidrėms iš įtrauktų pacientų, turinčių įgudusio neatitikimo atstatymo (PMMR) metastazavusį kolorektalinį vėžį (MCRC). „Lunit“ AI platforma sukūrė biomarkerį, kuris atitinkamuose tyrimuose suskirstė pacientus į „biomarkerio aukšto“ ir „biomarkerio-žemos“ grupes.
Atlikus Atezotribės tyrimą, biomarkerio aukščiau esantys pacientai, gydomiems atezolizumabu ir folfoxiri/bevacizumabu, parodė žymiai pagerėjusį išgyvenamumą be progresijos (PFS) ir bendrą išgyvenamumą (OS), palyginti su biomarkerių ir žemų pacientų.
Tarp avetrinės tyrimo kohortos IO patvirtino pagerėjusių pacientų, kuriems taikoma ICI pagrįsta terapija, išgyvenamumo rezultatai, geresni PFS ir OS, palyginti su biomarkerio žemiausiais pacientais.
Rezultatai rodo, kad AI-išvestas naviko mikroaplinkos biomarkeris galėtų padėti nustatyti pacientus, sergančius PMMR MCRC, kuriems greičiausiai bus naudingi imunoterapijos deriniai, teigia LUNIT.
Korėjos Lunit ir Yonsei universiteto medicinos koledžo bendradarbiavimo tyrimas įvertino, ar AI apibrėžti imuniniai fenotipai (IP) gali numatyti rezultatus pacientams, sergantiems pažengusia skaidrių ląstelių inkstų ląstelių karcinoma (CCRCC), gydomiems nivolumab ir ipilimumab (Nivo+IPI) arba sunitinib (Sun).
Tyrime buvo taikoma IO, siekiant klasifikuoti navikus kaip uždegtą ar neuždengtą, atsižvelgiant į naviko infiltruojamų limfocitų tankį ir erdvinį pasiskirstymą.
Pacientai, sergantys uždegimais navikais, gydytais NIVO+IPI, parodė žymiai ilgesnį PFS, OS ir atsako procentą 60,5%, palyginti su 23,2% pacientams, sergantiems neuždengtais navikais.
Lunit pareiškė, kad rezultatai pabrėžia, kad AI pagrįstas imuninis fenotipas yra perspektyvus biomarkeris, skirtas gydymo atrankai tarp imunoterapijos derinių ir tikslinių gydymo būdų pirmosios eilės gydymui CCRCC.
Trečiajame pristatyme atskleidžiami Lunit bendradarbiavimo su Japonijos Nacionalinio vėžio centro ligoninės East (NCCHE) duomenys, kuriuose įvertintas IO Gydymo reagavimo į ICI gydymo gydymo pacientams vaidmenį.
Tyrimo metu navikų apimtis, klasifikuojama kaip uždegimas, parodė žymiai geresnius atsakus ir ilgesnį išgyvenamumą naudojant ICI terapiją, palyginti su neuždengtais navikais, sakė Lunit, nes skirtumų nepastebėta pacientų, gydytų citotoksine chemoterapija. Rezultatas sustiprina įrodymus, patvirtinančius „Lunit Scope Io“ kaip numatomą biologinį žymenį imunoterapijos naudai NSCLC, pridūrė Lunit.
„Lunit“ generalinis direktorius Brandonas Suhas komentavo: „Šios išvados rodo„ Lunit Scope IO “potencialą padėti nustatyti pacientus, kuriems tikrai bus naudinga imunoterapija – gaubtinės ir tiesiosios žarnos ar inkstų vėžys – ir vadovauti gydymo strategijoms, kurios gali padaryti vėžį tiksliau ir efektyviau.“
IO taikymo sritis anksčiau pademonstravo savo sugebėjimą nustatyti specifinius retųjų navikų mėginių modelius, kurie koreliuoja su geresniais gydymo rezultatais, ir pagerinant žmogaus epidermio augimo faktoriaus 2 receptorių (HER2) biomarkerio vertinimą atliekant metastazavusio kolorektalinio vėžio (MCRC) pacientus, kuriems buvo atliktas HER2 gydymo terapija.
Birželio mėn. „Lunit“ suklastojo bendradarbiavimą su „Microsoft“, kuria siekiama padėti į klinikinę praktiką į AI varomąją diagnostiką nustatyti vėžio nustatymui.
