Lunit在美国肿瘤学会发布6项利用AI的肺癌治疗研究成果

by Lee Myeonghwan

Published 02 Nov.2023 15:05(KST)

在美国免疫肿瘤学会发表…应用“Lunit Scope”

医疗人工智能企业Lunit表示，自本月1日至5日在美国圣迭戈举行的“2023美国免疫肿瘤学会年会（SITC 2023）”上，将以海报形式发表6项利用人工智能生物标志物“Lunit Scope”预测包括非小细胞肺癌在内多种癌种治疗效果的研究结果。

Lunit的“Lunit Scope IO”。Lunit提供

首先，Lunit将发布一项关于非小细胞肺癌中最常见的表皮生长因子受体（EGFR）突变患者的研究。该研究以接受酪氨酸激酶抑制剂（TKI）等靶向抗癌治疗后产生耐药性的患者为对象，分析其肿瘤浸润淋巴细胞（TIL）分布，以预测免疫肿瘤治疗的疗效。

研究团队利用Lunit Scope评估了76名EGFR突变非小细胞肺癌患者在TKI治疗前后的TIL分布情况，并根据分布程度将其划分为免疫活性型、免疫缺陷型、免疫排除型3种免疫表型。

结果显示，由Lunit Scope划分的免疫活性患者组与免疫缺陷患者组相比，对免疫肿瘤治疗表现出更高的客观缓解率（ORR，40.0%对7.5%）和无进展生存期（PFS，4.1个月对1.4个月）。这证明了对于EGFR突变靶向药物治疗后出现耐药的患者，后续使用免疫肿瘤药物治疗具有显著意义。

在另一项研究中，研究团队利用Lunit Scope分析了三阴性乳腺癌（TNBC）与TIL分布之间的相关性。结果发现，在三阴性乳腺癌的6种分子亚型（基因表达模式）中，“免疫调节（IM）亚型”的TIL分布明显高于其他类型。研究确认，这一结果有望成为决定三阴性乳腺癌是否采用免疫肿瘤治疗的重要指标。

此外，另一项研究分析了22种肿瘤类型的数据，确认在多种癌种中，影响基因表达和疾病发生的“甲基化（Methylation）”异常程度与TIL密度呈负相关。研究团队利用Lunit Scope的免疫表型评分计算甲基化异常程度，结果显示，在甲基化异常程度较高的免疫亚型中，TIL浸润较低；而当甲基化程度降低时，TIL浸润则较高。Lunit表示，这意味着可以通过甲基化程度来判断癌症进展和免疫反应。

Lunit还发布了关于肿瘤碎片化簇与肿瘤微环境免疫环境之间关联性的研究，并利用人工智能分析了肿瘤及其周围“癌相关成纤维细胞（Fibroblast）”的分布。结果显示，在胰腺癌、前列腺癌、乳腺癌、胆管癌和肺癌中，肿瘤碎片化指数（TFI）的比例分别为85.2%、67.2%、64.4%、52.8%、39.9%。在肿瘤增殖过程中，引发炎症的基因IFNG、IL1A、IL17A的表达水平在高TFI患者组中低于低TFI患者组。这意味着可以通过TFI比例来预测患者的免疫反应以及肿瘤转移的可能性。

Lunit代表Seo Beomseok表示：“Lunit继去年在SITC上发表3篇研究摘要之后，今年将研究扩展至更多癌种，最终有6篇研究被学会录用并进行发表。”“通过参加已成长为免疫肿瘤领域代表性学会的SITC年会，我们将持续证明Lunit Scope的价值，并积极推进与全球医疗相关人士的多样化合作。”