医疗人工智能企业Lunit表示，利用人工智能生物标志物“Lunit SCOPE IO”开展的大肠癌复发及治疗反应预测研究结果，已于27日发表于全球权威科学期刊《自然》（Nature）的子刊《npj 精准肿瘤学》（Precision Oncology，影响因子10.123）。
肿瘤浸润淋巴细胞（TIL）是指聚集在癌细胞周围、具备有效攻击肿瘤功能的淋巴细胞。因此，TIL密度被视为反映癌症治疗预后的一项重要生物标志物。然而，有意见指出，由医务人员手工测量TIL密度耗时较长，且观察者之间可能产生测量差异，存在局限。为此，利用人工智能技术加以解决的TIL评估，正作为新的替代方案备受关注。
在本次研究中，研究团队使用Lunit SCOPE IO评估大肠癌患者肿瘤内肿瘤浸润淋巴细胞（iTIL）和基质内肿瘤浸润淋巴细胞（sTIL）的密度，并据此确认对癌症复发与生存结局的预测可能性。分析采用了289名在2009年至2012年期间于盆唐首尔大学医院接受治疗的Ⅱ、Ⅲ期大肠癌患者的切片图像。
研究结果显示，在癌症发生复发的28名患者中，sTIL密度显著偏低。此外，以sTIL密度为标准将患者分为四组后发现，密度最高的前25%患者，其5年复发率最低，仅为1.4%；而密度最低的后25%患者复发率为17.2%。由此确认，sTIL密度越低，复发率越高，并与无复发生存期（RFS）具有显著相关性。公司方面表示：“结果显示，利用Lunit SCOPE IO测量sTIL密度，有望成为预测大肠癌是否复发的有效工具。”
公司还表示，当利用Lunit SCOPE IO的分析结果，将患者按复发风险分为高危组、中危组和低危组三类时，与高危组相比，低危组的复发风险比（HR）降至0.11，观察到基于Lunit SCOPE IO的分层体系在预后预测方面也可能具有良好效果。
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Lunit首席执行官 Seo Beomseok表示：“Ⅱ、Ⅲ期大肠癌患者的复发率约为20%至30%，通过人工智能进行复发预测，将在提高这类大肠癌患者的生存率和生活质量方面发挥重要作用。此次研究为制定个体化治疗策略和临床决策提供了重要信息，Lunit今后也将持续利用人工智能，在提出癌症治疗新方向方面走在前列。”
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