淋巴结构分析“Lunit TLS”，有望成为新型生物标志物

医疗人工智能企业Lunit于21日表示，将在世界肺癌学会（WCLC 2023）上发表一项研究结果：利用人工智能分析位于肿瘤检体组织中的三级淋巴结构（TLS），以预测治疗反应。本次研究与美国西北大学医学院、Ascension Saint Francis医院以及林肯医疗精神健康中心共同开展。

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世界肺癌学会是一项专注于肺癌及胸部恶性肿瘤的学术会议，每年有来自全球100多个国家的7000余名专家参会。该会议计划于下月9日至12日在新加坡举行。

TLS是由慢性炎症反应形成的异位淋巴细胞器官，作为可调节肿瘤微环境内免疫反应的组成要素之一，正受到关注。研究团队基于近期学界研究结果——肿瘤邻近部位存在的TLS可预测免疫抗癌药物治疗效果——为对TLS进行客观评价，采用了病理切片分析器“Lunit Scope TLS”。Lunit Scope TLS是一个人工智能模型，基于包含18种癌种的1439张病理H&E切片学习TLS的特征而构建。

在研究中，研究团队以接受免疫抗癌药物——免疫检查点抑制剂（ICI）治疗的85名非小细胞肺癌（NSCLC）患者为对象，应用人工智能对肿瘤微环境中的TLS进行细分，并分析其与患者生存率之间的相关性。将85名患者中观察到TLS的25人（29.4%）与未观察到TLS的60人（70.6%）进行比较后发现，在人工智能检出的25名TLS阳性患者群体中，总体生存期（OS）显著更长。此外，TLS的有无与既有的非小细胞肺癌治疗反应预测因子（生物标志物）PD-L1表达状态无关，被分析为一个独立指标。说明基于人工智能的TLS分析有望成为非小细胞肺癌患者新的治疗反应预测生物标志物。

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Lunit首席执行官 Seo Beomseok表示：“利用人工智能生物标志物平台Lunit Scope开展的多项研究，以及Lunit的最新医学技术，正通过全球学术会议不断获得认可。鉴于目前TLS已成为全球制药企业重点关注的主要免疫抗癌药物（I-O）生物标志物，预计未来将有更多应用Lunit Scope、以人工智能方式分析TLS的多样化研究得以推进。”

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