Анализ состава тела с помощью искусственного интеллекта предсказывает результаты лечения пациентов с раком легких, получающих иммунотерапию

Важные новости

Анализ состава тела с поддержкой искусственного интеллекта прогнозирует результаты лечения пациентов с раком легких, получающих иммунотерапию» /></p>
<p> Фото: Pixabay/CC0 Public Domain </p>
<p>Тафадзва Чаунцва, доктор медицинских наук, исследователь программы искусственного интеллекта в медицине (AIM) в Массачусетском университете Генерал Бригам, старший врач Гарвардской программы радиационной онкологии, является ведущим автором статьи, опубликованной в журнале <i>JAMA Oncology</i>.</p>
<p>Чаунцва и старший автор Хьюго Аэртс, доктор философии ., директор программы AIM и доцент Гарвардского университета, поделились основными моментами своей статьи.</p>
<h2>Как бы вы резюмировали свое исследование для непрофессиональной аудитории?</h2>
<p>Поскольку такие методы лечения, как иммунотерапия, улучшают выживаемость при раке, растет потребность в инструментах поддержки клинических решений, которые прогнозируют реакцию лечения и результаты лечения пациентов. Это особенно важно для рака легких, который остается основной причиной смертности от рака во всем мире.</p>
<p>Предыдущие исследования связали индекс массы тела (ИМТ) с исходами рака легких и побочными эффектами иммунотерапевтических препаратов. Однако ИМТ – это ограниченный показатель, который не отражает подробностей о различных тканях тела и их взаимодействии с методами лечения рака.</p>
<p>Мы использовали медицинскую визуализацию и искусственный интеллект (ИИ) для анализа состава тела в большой группе пациентов. пациенты с раком легких, который распространился на другие части тела. Наше исследование показало, что изменения мышечной массы и качества жира во время лечения являются важными показателями результатов для этой группы населения.</p>
<h2>Какие пробелы в знаниях помогает заполнить ваше исследование?</h2>
<p>Поскольку мы продолжаем совершенствовать лечение распространенного рака легких с помощью различных системных агентов, включая препараты иммунотерапии, биомаркеры, которые являются как прогностическими, так и прогнозирующими ответ на лечение, все больше необходимы для принятия клинических решений. Предыдущие исследования выявили связь между ИМТ и исходами рака легких.</p>
<p>Также была выяснена связь между ИМТ и частотой побочных эффектов иммунотерапии. Однако сам по себе ИМТ является грубым показателем, который не отражает распределение и относительный вклад различных тканей тела.</p>
<p>Анализ состава тела на основе медицинских изображений все чаще исследуется; однако в условиях распространенного немелкоклеточного рака легкого (НМРЛ) исследования были ограничены небольшим размером выборки и ручными методами, которые трудно воспроизвести.</p>
<h2>Как вы проводили исследование?< /h2> <р>Мы намеревались провести комплексный анализ состава тела на больших группах людей, получавших лечение по поводу распространенного или метастатического рака легких различными системными препаратами. Для решения этой задачи мы разработали надежную комплексную платформу на базе искусственного интеллекта.</p>
<h2>Что вы обнаружили?</h2>
<p>Мы обнаружили, что при распределении различных тканевых компартментов в начало лечения рака имело определенное значение, изменение этих показателей в ходе лечения было более тесно связано с исходами пациентов.</p>
<p>В частности, мы обнаружили, что потеря мышечной массы была плохим прогностическим фактором у пациентов, получавших химиотерапию, иммунотерапию или химиоиммунотерапию. Интересно, что среди пациентов, получавших иммунотерапию, отдельно или в сочетании с химиотерапией, изменения качества подкожного жира (подкожной жировой ткани), как видно на компьютерной томографии, также были связаны с риском прогрессирования рака легких или смертности. </p>
<h2>Какие последствия?</h2>
<p>В этом исследовании представлены ключевые достижения, которые помогут улучшить прогнозирование и наблюдение за пациентами, получающими иммунотерапию НМРЛ. Первым прорывом является внедрение автоматизированного конвейера на основе искусственного интеллекта для комплексного анализа состава тела в широком масштабе среди разнообразных групп пациентов, получающих иммунотерапию и цитотоксическую химиотерапию при распространенном НМРЛ. Это самое крупное и обширное исследование подобного рода, включающее как реальные данные, так и группы проспективных клинических испытаний, с продольным сбором мультимодальных данных и расширенным наблюдением для мониторинга реакции заболевания на терапию.</p>
<p>Наши результаты демонстрируют потенциал этой системы анализа для обеспечения более детального понимания взаимосвязи между составом тела и реакцией на иммунотерапию при НМРЛ по сравнению с приблизительными измерениями ИМТ. Это может иметь важные клинические последствия для отбора пациентов, лечения и мониторинга. Второй вклад заключается в совместном использовании этого надежного сквозного конвейера глубокого обучения для автоматического выбора срезов и сегментации частей тела при визуализации поперечного сечения.</p>
<h2>Каковы следующие шаги?</h2>
<p>Мы предлагаем программное обеспечение как инструмент искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который легко интегрируется с платформами для анализа изображений, а также распространяет его на платформе modelhub.ai. Сделав этот алгоритм общедоступным, мы надеемся ускорить будущие исследования в этой области и способствовать дальнейшему развитию новых подходов к анализу сложных наборов данных визуализации рака.</p>
<p>Это позволит продолжить исследование важных связей, установленных с использованием ИМТ. или ручные измерения состава тела на основе КТ. В более широком смысле, достижения в этой области исследований помогут улучшить методы лечения различных видов рака и улучшить наши возможности в области точной онкологии.</p>
<p><strong>Дополнительная информация:</strong> Тафадзва Л. Чаунцва и др., Состав тела при распространенном немелкоклеточном раке легкого, леченном иммунотерапией, <i>JAMA Oncology</i> (2024). DOI: 10.1001/jamaoncol.2024.1120 </p>
<p><strong>Информация журнала:</strong> JAMA Oncology Предоставлено Mass General Brigham</p>
</div></div><div class=

Новости сегодня

Последние новости