컴퓨터 단층촬영 검진 프로그램에서 폐암 위험 정의를 위한 AI

폐암은 유럽 전체 암 사망의 28%를 차지하며, 환자의 70%가 진행 단계로 진단되고 5년 생존율은 21%에 불과합니다. 흡연이 거의 90%의 사례와 원인이 됨에도 불구하고 전 세계 흡연율이 지속되어 장기적인 공중 보건 문제를 야기하고 있습니다. 우리의 초점은 혈액 기반 바이오마커, 특히 순환하는 마이크로RNA(miRNA)와 C-반응성 단백질을 사용하여 폐암 위험 평가를 개선하는 데 있습니다. 2013년 이후 BioMILD 시험의 선구적인 연구에서 볼 수 있듯이 폐암 위험을 예측하는 격년 LDCT 검사 및 혈액 검사는 효과를 보여주었습니다.

4,119명의 지원자를 포함하는 BioMILD 시험은 LDCT와 마이크로RNA 바이오마커를 결합하여 4년에 걸쳐 타당성과 안전성을 입증했습니다. 우리의 현재 노력은 혈액, 기능 및 방사선학 바이오마커를 통합하여 LDCT로 발견된 고위험 폐 결절에 대한 예측 모델을 개발하는 것을 목표로 합니다. BioMILD 시험의 생체 저장소, 영상 데이터베이스, 20개의 환자 유래 이종 이식편(PDX)을 활용하여 포괄적인 분석을 위해 고급 인공 지능(AI) 도구를 활용합니다. 기준선에서 확인된 암 환자 100명을 포함하여 고형 및 준고형 LDCT 폐결절이 있는 400명의 대상자를 포함하는 이 접근법은 매우 중요합니다.

혈액 기반 바이오마커, 방사선학적 매개변수, 임상 특징 및 AI 도구를 결합하여 강력한 모델을 만드는 것을 목표로 합니다. 이 모델은 현재 진행 중인 SMILE 선별 시험에서 독립적인 100명의 피험자(폐암이 있는 25명, 폐암이 없는 75명) 세트를 사용하여 검증됩니다. 성공한다면, 우리의 비전은 이 패널이 유익한 임상적 맥락에서 전향적으로 구현되는 것입니다. 우리의 임무는 폐암 사망률을 줄이고 모든 고위험 개인을 위한 새로운 비침습적 도구를 사용하여 선별검사 개입을 최적화하는 동시에 비용과 방사선 노출 관련 피해를 최소화하는 것입니다.

목표 1 화면에서 검출된 고형 및 아고형 LDCT 폐결절에서 수집된 말초 혈액 단핵 세포(PBMC) 샘플에 대한 면역 서명 분류기(ISC) 평가 및 MSC 테스트 및 c-반응성 단백질과 같은 기존 바이오마커와 ISC의 통합 (cRP).

목표 2 호흡기 및 심혈관 질환과 관련된 방사선학적 특징 및 기타 LDCT 마커의 평가.

목표 3 혈액 바이오마커, 영상 및 임상 데이터의 조합을 기반으로 AI 도구를 사용하여 LDCT 스크리닝 민감도 및 양성 예측 값을 향상시키는 위험 분류기 개발.