“用好昂贵免疫抗癌药” Lunit Scope IO疗效预测研究论文登上美国学术期刊

Published 19 Feb.2024 11:01(KST)

医疗人工智能企业Lunit表示，其利用人工智能生物标志物平台“Lunit Scope IO”开展的免疫抗癌药物治疗效果预测研究论文，已刊登在美国免疫肿瘤学会（SITC）官方学术期刊《Journal for ImmunoTherapy of Cancer（JITC）》上。平台名称中的“IO”是免疫肿瘤学（Immuno-Oncology）的缩写。

Lunit的“Lunit Scope IO” 图片由Lunit提供

成立于1984年的SITC是一个全球性学会，来自63个国家、超过4600名专门从事癌症研究和治疗的临床医生、科学家和研究人员参与其中。在免疫抗癌领域，该学会被公认为具有世界级权威性，并发挥着共享最新研究成果和创新治疗方法的重要平台作用。

此次Lunit的研究与韩国及美国5家医院的研究人员合作开展。以27种癌症类型、1806名患者为对象，分析了免疫抗癌药物治疗反应结果。研究团队利用Lunit Scope IO对患者的免疫表型进行了精细分类。免疫表型分为免疫活性型、免疫排除型和免疫缺陷型。其中，免疫活性型患者通常被认为对免疫抗癌药物治疗表现出最为积极的反应。

分析结果显示，与非免疫活性型患者相比，免疫活性型患者在接受免疫抗癌药物治疗时，各项指标均表现出更为改善的数值。相对于全部患者中出现肿瘤体积缩小等药物疗效的患者比例——客观缓解率（ORR）为26.3%，高于非免疫活性型患者的15.8%。无疾病进展生存期（PFS）的中位数为5.3个月，患者最终存活的总生存期（OS）中位数为25.3个月，分别优于非免疫活性型患者的3.1个月和13.6个月。

此外，为了从多角度评估治疗的预后价值，研究还同时进行了多种亚组分析，综合考虑了免疫抗癌药物单药治疗等治疗方式、程序性细胞死亡蛋白（PD）-（L）1表达率（TPS）、组织取样部位等因素。结果显示，由Lunit Scope划分的免疫活性表型在大多数亚组中都表现为具有实用性的PFS预测指标。

Lunit表示，通过本次研究再次证明，利用人工智能生物标志物预测免疫抗癌治疗反应在临床上具有重要意义。尤其是借助Lunit Scope，可以预测免疫抗癌药物的作用机制是否在逻辑上更适用于具有特定肿瘤微环境的患者，因此有望在抗癌药物开发过程中，大幅提升临床试验的成功率。