AI は免疫チェックポイント阻害剤療法の有効性を確実に予測できる

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Drugs.com による医学的レビュー済み。

Elana Gotkine HealthDay レポーターによる

2025 年 1 月 10 日、金曜日 -- 機械学習システム SCORPIO は、さまざまな種類のがんや医療環境における免疫チェックポイント阻害剤 (ICI) 療法による患者の転帰を予測できることが、Nature Medicine 誌オンライン版 1 月 6 日に発表された研究で明らかになりました。

ニューヨーク市マウント サイナイのアイカーン医科大学の Seong-Keun Yoo 博士とその同僚は、定期的な血液検査と臨床検査を利用して SCORPIO を開発、評価しました。 21 種類のがんにわたる ICI 治療を受けた 9,745 人の患者の特徴。 SCORPIO は、17 のがんの種類にわたる 1,628 人の患者からのデータに基づいてトレーニングされ、19 のがんの種類にわたる 2,511 人の患者で構成される内部テスト セットでテストされました。外部検証は、6 つのがんの種類にわたる 4,447 人の患者を対象とした 10 件の国際的な第 3 相試験と、18 のがんの種類にわたる 1,159 人の患者を対象としたマウント サイナイ ヘルス システムの実世界コホートで実施されました。

研究者らは、SCORPIO が 6 歳、12 歳、18 歳、24 歳、 30 か月で、腫瘍変異負荷 (TMB) の AUC(t) 値中央値 0.503 および 0.543 を上回りました。臨床利益（腫瘍反応または長期安定性）の予測に関して、SCORPIO は AUC 値が 0.714 および 0.641 であり、TMB の AUC 値が 0.546 および 0.573 であったのに対し、SCORPIO は優れた予測性能を示しました。 ICI 転帰の予測性能は外部コホートでも維持され、プログラムされたデスリガンド 1 免疫染色を上回りました。

「限界があるにもかかわらず、SCORPIO は依然として ICI の有効性を予測するための非常に利用しやすいモデルであり、使用すると臨床上の意思決定を支援できます。他の評価と並行して」と著者は書いています。

数名の著者が仮特許出願を行っており、そのうち 3 名は免疫療法反応を予測するために TMB を使用するために申請された特許の共同発明者です。数名の著者も製薬業界との関係を明らかにしました。

要約/全文

免責事項: 医学論文の統計データは一般的な傾向を提供するものであり、個人に関係するものではありません。個々の要因は大きく異なる可能性があります。個々の医療上の決定については、常に個別の医学的アドバイスを求めてください。

出典: HealthDay

投稿しました : 2025-01-11 06:00

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