Yayınlandı: 3 Haziran 2024
İletişim: NCI Basın Ofisi | 240-760-6600

Ulusal Sağlık Enstitüleri (NIH) araştırmacıları, basit bir kan testi gibi rutin klinik verileri kullanarak, kanser hastalarının bağışıklık kontrol noktası inhibitörlerine yanıt verip vermeyeceğini tahmin eden bir yapay zekâ (YZ) aracı geliştirdiler. Araştırmayı yürüten ekip, “Makine öğrenmesi modeli, doktorların immünoterapi ilaçlarının bir hastanın kanserini tedavi etmede etkili olup olmadığını belirlemelerine yardımcı olabilir” dedi. Çalışma, 3 Haziran 2024’te Nature Cancer dergisinde yayımlandı.

Araştırmacılar, “Şu anda FDA tarafından onaylanmış iki öngörücü biyobelirteç var: Tümör mutasyon yükü ve PD-L1 proteini. Ancak bu biyobelirteçler, bağışıklık kontrol noktası inhibitörlerine yanıtı her zaman doğru şekilde tahmin edemiyor” diye belirtti. Ayrıca, moleküler dizileme verilerine dayanan son makine öğrenimi modellerinin faydalı olduğunu, fakat bu verilerin pahalı ve rutin olarak toplanmadığını vurguladılar.

Yeni model ise, hastalardan rutin olarak toplanan beş klinik özelliğe dayanıyor: hastanın yaşı, kanser türü, sistemik tedavi geçmişi, kan albümin seviyesi ve inflamasyon belirteci olan nötrofil/lenfosit oranı. “Model ayrıca tümör mutasyon yükünü de dikkate alıyor,” diye eklediler. Model, 18 solid tümör tipinde, immün kontrol noktası inhibitörleriyle tedavi edilen 2.881 hastanın verileriyle oluşturuldu ve test edildi.

Araştırmacılar, “Model, hastaların bağışıklık kontrol noktası inhibitörlerine yanıt verme olasılığını ve hem genel sağkalım sürelerini hem de hastalık tekrarlamadan önce ne kadar yaşayacaklarını doğru şekilde tahmin etti” dedi. Ayrıca, “Düşük tümör mutasyon yüküne sahip ancak immünoterapiden fayda görebilecek hastalar da model tarafından tespit edilebiliyor” ifadesini kullandılar.

Çalışmayı yürütenler, “AI modelinin klinik ortamlarda daha geniş prospektif çalışmalarla değerlendirilmesine ihtiyaç var” dedi ve Lojistik Regresyon Tabanlı İmmünoterapi Yanıt Puanı (LORIS) adlı yapay zekâ aracını https://loris.ccr.cancer.gov adresinde herkese açtıklarını duyurdular. Bu araç, yukarıda bahsedilen altı değişkene dayanarak hastanın immünoterapiye yanıt verme olasılığını tahmin ediyor.

Çalışma, NCI Kanser Araştırma Merkezi’nden Dr. Eytan Ruppin ile Memorial Sloan Kettering Kanser Merkezi’nden Dr. Luc G.T. Morris liderliğinde yürütüldü. Dr. Ruppin’in grubundan Dr. Tiangen Chang ve Dr. Yingying Cao da çalışmada önemli rol oynadı.