医疗人工智能（AI）企业Lunit于23日表示，将在本月30日至下月3日于美国芝加哥举行的“2025美国临床肿瘤学会年会（ASCO 2025）”上，发表利用AI生物标志物平台“Lunit Scope”开展的12项研究成果。
在本次ASCO 2025上，Lunit将公开与日本国立癌症中心（NCCE）共同开展的、针对HER2（人表皮生长因子受体2型）阳性胆道癌患者的Enhertu（通用名Trastuzumab Deruxtecan）治疗效果预测研究，这是本次会议的核心研究之一。
在该研究中，研究团队在分析288名HER2阳性胆道癌患者的免疫组织化学（IHC）切片图像过程中，应用了Lunit Scope uIHC，对癌细胞HER2表达强度及其在细胞内位置（细胞膜、细胞质等）上的表达分布进行了定量评估。
结果显示，Lunit的AI不仅能够评估HER2表达强度，还表明HER2表达的细胞膜特异性更有助于预测患者的治疗反应。在接受Enhertu治疗的29名患者中，HER2细胞膜特异性较高患者的无进展生存期中位数（mPFS）为11.0个月，相比细胞膜特异性较低患者群体的4.2个月，治疗结果明显改善。
尤其是，在AI识别出的患者中，还包括了一部分此前通过传统HER2表达强度测量方式未能发现的患者，这表明，利用AI进行细胞膜特异性分析的方法，能够比传统方法识别出更多对Enhertu治疗有反应的患者。
Lunit与NCCE的第二项合作研究，以前瞻性观察研究中登记的847名非小细胞肺癌（NSCLC）患者和102名小细胞肺癌（SCLC）患者为对象，对基于AI的Lunit Scope PD-L1与3名病理科专家的评估结果进行了对比分析。
结果显示，AI与专家之间的总体一致率为70%。此前关于PD-L1的AI分析研究不断发表，但本次研究的意义在于，在大规模、独立的患者群体中验证了AI的性能。
最后，Lunit还将发布关于胃癌患者“Claudin18.2（CLDN18.2）”蛋白表达和免疫表型预测的研究结果。虽然以Claudin18.2为靶点的治疗正成为胃癌治疗的新选择，但一直受到检体不足、额外费用以及检测耗时等现实限制。
为解决上述问题，Lunit开发出一种仅凭常规H&E切片就能预测Claudin18.2表达的AI模型。在胃癌患者群体中，该模型用于预测Claudin18.2阳性患者的性能指标AUROC值达到0.751，表现出较高水平。
这表明，今后有望仅通过H&E切片就能提前筛选出Claudin18.2阳性患者。
此外，Claudin18.2的表达状态还与对免疫检查点抑制剂治疗的反应相关。研究确认，在Claudin18.2阴性且免疫表型被判定为免疫活化型（Inflamed）的患者群体中，采用免疫治疗与化疗的联合治疗方案，相比单纯化疗，无进展生存期（PFS）和总生存期（OS）均显著延长。
这意味着，通过AI预测的Claudin18.2表达和免疫表型信息，将成为帮助胃癌患者制定治疗决策的有用工具。
Lunit代表Seo Bumseok表示：“Lunit在本次ASCO 2025上同时证明了自身的AI技术实力以及在多种肿瘤类型上的临床应用潜力。今后我们将继续高度化Lunit Scope解决方案，以解决癌症征服过程中尚未满足的医疗需求，并为每一位患者提供最优化的治疗。”
另一方面，自2019年以来，Lunit每年参加被视为全球三大肿瘤学术会议之一的ASCO，持续发表与生物标志物相关的最新研究成果。今年，Lunit计划发表12篇研究摘要，为全球医疗AI企业中数量最多。
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