Przewidywanie odpowiedzi na blokadę punktu kontrolnego PD-1 za pomocą analizy głębokiego uczenia się obrazowania i danych klinicznych (Onc AI)

Niedawne badania fazy III wykazały skuteczność atezolizumabu (PD-L1) w leczeniu potrójnie ujemnego raka piersi z przerzutami [3] i drobnokomórkowego raka płuca, podczas gdy standard postępowania w niedrobnokomórkowym raku płuca w stadium III zmienił się i uzyskał pozytywne wyniki badania III fazy PACIFIC, w którym durwalumab (PD-L1) podawany po chemioradioterapii wykazał istotne wydłużenie przeżycia całkowitego.

Niskie wskaźniki odpowiedzi, na ogół w zakresie od 15% do 20% w przypadku większości chorób, gdy są stosowane jako pojedynczy środek, wysokie koszty terapii na całym świecie (150 000 USD lub więcej rocznie w USA) i poważne zdarzenia niepożądane o podłożu immunologicznym, zwłaszcza gdy PD-1 Inhibitory /PD-L1 są łączone z inhibitorami CTLA-4 (ipilimumabem). Nieprzewidywalne i niskie wskaźniki odpowiedzi pacjentów w połączeniu z wysokimi kosztami leków i poważną toksycznością mogą znacznie obciążać systemy opieki zdrowotnej, osoby trzecie i pacjentów. Oczywiście narzędzia diagnostyczne do stratyfikacji pacjentów zgodnie z prawdopodobieństwem odpowiedzi są niezbędne, ponieważ inhibitory punktu kontrolnego PD-[L]1 wciąż zyskują na popularności.

Standardowym biomarkerem jest test immunohistochemiczny (IHC), który mierzy poziom białka PD-L1 wyrażanego w próbkach guza. Obciążenie nowotworem, obecność limfocytów naciekających guz i cytokin zapalnych są badane w wielu badaniach klinicznych z udziałem PD-(L)1, często w połączeniu z dodatkowymi terapiami immunoonkologicznymi (IO). może zapewnić wgląd i informacje na temat całego obciążenia nowotworem pacjenta, a nie próbki podzbioru zmian (jak zapewnia biopsja lub testy oparte na surowicy). Kiedy obrazy diagnostyczne przedstawiające wszystkie możliwe do leczenia zmiany chorobowe są dalej analizowane za pomocą technik obliczeniowych, takich jak uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja, co prowadzi do identyfikacji odpowiednich biomarkerów obrazowania, możliwa może być dokładna ogólna ocena odpowiedzi pacjenta na terapię PD-[L]1 .