Lunit开展胆道癌HER2医生与AI读片一致性研究

by Jeong Donghoon

Published 23 Dec.2025 09:56(KST)

医疗人工智能企业Lunit表示，利用人工智能生物标志物平台“Lunit Scope”对进展期胆道癌患者开展的HER2（人类表皮生长因子受体2）诊断研究结果，已于23日刊登在美国加拿大病理学会（USCAP）官方学术期刊《Laboratory Investigation》（影响因子4.2）上。

胆道癌是一种预后不良的罕见癌症，近期随着Enhertu（通用名Trastuzumab Deruxtecan）、Zyhera（Zanidatamab）等HER2靶向治疗药物的临床研究日益活跃，用于筛选治疗对象患者的HER2诊断重要性不断提升。然而，HER2免疫组织化学（IHC）检测的结果会因病理科医生的判读不同而出现差异，因此学界持续提出需要建立更为一致的评估体系。

Lunit 的人工智能生物标志物平台“Lunit Scope”正在检测291名胆管癌患者的HER2 IHC染色切片。Lunit 提供

本次研究由Lunit与盆唐CHA医院、日山CHA医院研究团队共同开展，在进展期胆道癌患者的HER2 IHC评估中，对病理科医生之间的判读差异进行了量化，并分析了人工智能模型与病理科医生共识结果的一致程度。

研究团队分析了2019年至2022年期间在盆唐CHA医院接受全身抗癌治疗的291名进展期胆道癌患者的309张HER2 IHC染色切片。3名病理科医生分别通过光学显微镜和数字病理方式独立判读，并将结果与Lunit Scope HER2的输出进行比较分析。

分析结果显示，3名病理科医生给出相同判读结果的比例，在光学显微镜条件下为62.1%，在数字病理条件下为63.4%，证实了阅片者之间确实存在偏差。相较之下，Lunit Scope与病理科医生合议结果的一致率达83.5%，表现出相对更高的一致性。此外，在数字病理方式下，人工智能与病理科医生之间的一致度高于光学显微镜方式。

本研究以量化数据的形式表明，基于人工智能的数字病理系统有助于提升这种罕见癌症——胆道癌患者HER2评估的可重复性和一致性，具有重要意义。预计这将有助于今后更加精确地筛选HER2靶向治疗的适用患者。

基于本次研究，Lunit计划将研究范围扩展至HER2低表达等更加细分的领域，并通过追加的多中心联合研究，不断扩大数字病理基础人工智能解决方案的应用范围。