(记者刘霞)同样接受免疫治疗,有的患者获益明显,有的却反应微弱甚至无效。韩国浦项科技大学科学家开发了一种人工智能(AI)方法,可通过分析癌症患者的基因信息,提前预测其对免疫疗法的反应,从而帮助判断哪些患者更可从中受益。相关论文发表于最新一期《数字医学》杂志。
与传统直接杀伤肿瘤细胞的疗法不同,免疫疗法旨在激活患者自身免疫系统来对抗癌症,其优势在于能带来更持久的疗效,但并非所有患者都会响应。若无法提前识别受益人群,患者不仅可能承担高昂治疗费用,还可能延误其他更合适的治疗方案。因此,准确预测免疫疗法是否有效,成为临床亟须解决的难题。
难点之一在于,肿瘤微环境因人而异。其中,衰老细胞会抑制免疫细胞活性,如同在免疫“战场”中设置障碍。由于这些因素高度复杂且个体差异显著,临床医生难以逐一评估,于是科学家转向AI寻找解决方案。
然而,AI建模本身也面临数据瓶颈:患者样本相对有限,而需要分析的遗传信息却十分庞大。当变量远多于样本量时,模型容易对训练数据过度拟合,导致在新患者群体中表现下降,这就像学生死记练习题,却在陌生考题前失手一样。
为此,团队采取分步策略:先识别具有“衰老微环境”特征的肿瘤,再对患者分层,判断其是否可能对免疫治疗产生响应。这种逐步建模方式有助于减少模型对特定人群的偏倚,提升在不同队列中的预测稳定性。
实验显示,新方法在4种癌症类型中预测治疗反应的表现,优于部分现行临床生物标志物。在未被纳入模型训练的独立皮肤癌患者队列中,该方法也保持了较一致的预测性能。
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