Moffitt開發(fā)非侵入性方法來預測肺癌的結(jié)果

佛羅里達州坦帕(2021 年 6 月 17 日)——在癌癥管理期間使用分析生物標志物的測試來指導治療并提供有關(guān)患者預后的信息。這些測試通常對需要侵入性程序并可能導致顯著副作用的組織活檢樣本進行。在《癌癥免疫治療雜志》上發(fā)表的一篇新文章中，莫菲特癌癥中心的研究人員表明，PET/CT 圖像可用于測量非小細胞肺癌 (NSCLC) 患者的 PD-L1 生物標志物水平。并反過來預測患者對治療的反應。

檢查點抑制劑是一種通過靶向 PD1/PD-L1 信號通路來激活免疫系統(tǒng)的藥物，通常用于治療 NSCLC 患者。雖然這種類型的治療極大地改善了患者的治療效果，但它僅適用于大約一半的患者群體。為避免治療可能無反應的患者，檢查點抑制劑治療通常僅限于手術(shù)活檢標本顯示表達 PD-L1 生物標志物的患者。然而，進行侵入性手術(shù)存在固有風險，有時活檢樣本不足以進行診斷測試，或者測試程序本身可能會失敗。因此，研究人員正在嘗試開發(fā)替代策略來確定應該使用靶向藥物(例如檢查點抑制劑)治療的患者。

Moffitt 研究人員希望利用計算機深度學習的能力開發(fā)一種新框架，以非侵入性方式測量 NSCLC 患者的 PD-L1 生物標志物水平。他們選擇使用 PET/CT 掃描圖像的特征，例如形狀、大小、像素強度和紋理來訓練計算機測量 PD-L1 表達。他們開發(fā)了一個深度學習評分來預測 PD-L1 表達，在通過不同的患者隊列驗證后，他們能夠使用他們的模型來預測 NSCLC 患者的檢查點抑制劑結(jié)果。

“這些數(shù)據(jù)證明了使用替代的非侵入性方法來預測 PD-L1 表達的可行性，”癌癥流行病學系副成員 Matthew Schabath 博士說。“這種方法可以幫助醫(yī)生為他們的患者確定最佳治療策略，特別是當組織樣本不可用或 PD-L1 的常用測試方法失敗時。”

“這項研究很重要，因為它是迄今為止接受免疫療法治療以預測 PD-L1 狀態(tài)和隨后使用 PET/CT 掃描的治療反應的 NSCLC 患者的單一最大的多機構(gòu)放射組學研究人群，”博士 Robert Gillies 說。 .，莫菲特癌癥生理學系主任。“因為圖像是常規(guī)獲取的，并且本身不受采樣偏倚的影響，我們建議這些分析提供的個性化風險評估信息可能作為未來臨床決策支持工具有用，等待更大規(guī)模的前瞻性試驗。

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