AI生物标志物“Lunit Scope”
与日本国立癌症中心联合研究结果发布
医疗人工智能企业Lunit于5日表示，旗下人工智能生物标志物“Lunit Scope”已证明具有作为预测局部进展性直肠癌（LARC）患者治疗效果的生物标志物的应用可能性。
该研究于2日至6日在美国芝加哥举行的美国临床肿瘤学会年会（American Society of Clinical Oncology 2023）上发布。美国临床肿瘤学会年会是一年一度的肿瘤学大会，每年有超过4万名医疗产业相关人士参会。
研究团队将Lunit Scope应用于接受术前化学放射治疗（CRT）的局部进展性直肠癌患者的病理组织，分析了免疫细胞——肿瘤浸润淋巴细胞（TIL）的变化。结果确认，由Lunit Scope分析得出的TIL变化与局部进展性直肠癌患者的病理学完全缓解（pCR）具有高度相关性。
Lunit表示，本次研究结果显示，利用Lunit Scope进行的肿瘤微环境分析，可有意义地用于预测直肠癌患者治疗后的预后。该研究与日本国立癌症中心共同开展，日本国立癌症中心今后将在多项临床试验中应用Lunit Scope。
Lunit还在本次美国临床肿瘤学会年会上同时发布了两项将Lunit Scope应用于头颈部癌（HNSCC）并分析肿瘤微环境的研究结果。研究团队将Lunit Scope应用于可切除头颈部癌患者的度伐利尤单抗（商品名Imfinzi）联合治疗方案，以及人乳头瘤病毒（HPV）阳性头颈部癌患者的帕博利珠单抗（商品名Keytruda）三联疗法等免疫抗癌药治疗中，分别分析了免疫反应的变化。结果显示，通过Lunit Scope的分析，可以确认治疗前后免疫环境的变化。
此外，Lunit还发布了将从免疫组织化学染色（IHC）病理切片中对靶向蛋白进行定量的人工智能图像分析器“Lunit Scope UIHC”应用于16种癌症类型中，与6种癌症相关的抗原——肿瘤相关抗原（TAA）表达分析的结果。本研究确认了多种靶向蛋白抗原在不同癌种中的肿瘤比例评分（TPS），由此表明，Lunit Scope UIHC模型今后可被有益地用于以新型抗原蛋白为靶点的抗体类抗癌药物开发。
同时，Lunit还发布了利用Lunit Scope在苏木精-伊红（H&E）染色切片上预测非小细胞肺癌（NSCLC）中是否存在MET突变的结果。该模型的人工智能算法预测效能曲线下面积（AUC）为0.837，在对独立外部数据进行验证时也保持了较高的预测性能。
除此之外，Lunit还给出了这样一项结果：在接受免疫抗癌药治疗的患者中，具有肿瘤抑制作用的转化生长因子β（TGF-beta）表达，与通过Lunit Scope分析得出的成纤维细胞（Fibroblast）密度之间存在显著相关性。Lunit表示，本研究强调，对肿瘤内多种细胞进行分析，可应用于针对特定肿瘤微环境的个体化治疗开发。
最后，Lunit利用Lunit Scope测量了肿瘤微环境中免疫细胞——巨噬细胞（Macrophage），结果确认，巨噬细胞密度与抗癌活性高度相关。由此，Lunit Scope展示出被用于以与原有功能相反、促进肿瘤生长的肿瘤相关巨噬细胞（TAM）为靶点的抗癌药物研究的可能性。
Lunit代表Seo Beomseok表示：“Lunit在今年的美国临床肿瘤学会年会上发布了多项与Lunit Scope相关的研究结果，展示了基于人工智能的分析技术能够进一步推动精准肿瘤学研究的发展”，“我们将不断拓展Lunit Scope的应用场景，使其在抗癌药物开发的临床试验以及今后实际医疗现场得到广泛应用，通过对肿瘤微环境的精准分析发挥更大作用。”
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