2024-08-07 来源: drugdu 121
90年代末标志着精准肿瘤学时代的开始,但美国最近的研究表明,大多数癌症患者没有接受FDA批准的精准治疗。高成本、广泛的组织要求和漫长的处理时间等因素阻碍了精确肿瘤学的广泛采用,往往导致治疗不仅不够理想,而且可能有害。一个重要的障碍是缺乏测试;许多癌症患者在最初的肿瘤诊断后,等待标准基因组检测的时间严重延迟,这可能会危及生命。现在,随着新一代人工智能(AI)工具的开发,已经取得了突破性的进展,这些工具能够直接从肿瘤活检切片中快速、经济高效地检测临床上可操作的基因组变化。这项创新可以缩短数周时间,为乳腺癌和卵巢癌等疾病的临床肿瘤学治疗工作流程节省数千美元。
新的人工智能协议名为DeepHRD,由加州大学圣地亚哥分校(美国加利福尼亚州拉霍亚)的研究人员开发。它标志着在消除延误和健康差距方面取得了重大进展,这些延误和健康差异破坏了癌症患者精准医疗的潜力。该工具在诊断过程的早期利用了最少的患者信息。几乎每一位癌症患者都要接受肿瘤活检,传统上是在显微镜下进行处理和检查的,这种方法建立于19世纪末,至今仍为早期肿瘤学工作流程奠定了基础。DeepHRD AI协议可直接应用于标准组织载玻片,用于快速准确识别癌症基因组生物标志物,如发表在《临床肿瘤杂志》上的研究所述。
人工智能专门识别同源重组缺陷(HRD)的生物标志物,这是一种关键的DNA损伤修复机制丧失。患有HRD的卵巢和乳腺癌症患者通常对铂和PARP(poly-ADP核糖聚合酶)抑制剂治疗反应良好。这种人工智能模型可以在初始组织诊断后立即大大加快治疗决策,从而提供显著的时间优势。与传统的基因组检测不同,其失败率为20%至30%,需要重新检测或进一步的侵入性活检,而这种人工智能工具的失败率几乎为零。
这项技术有望实现关键基因组生物标志物检测的民主化,从而为全球晚期癌症患者提供公平的治疗选择。它特别有希望弥合精准医学领域的重大差距,特别是在资源不足或偏远地区,这种测试不太常见。研究人员现在正在努力将这个人工智能平台快速过渡到临床环境中,旨在通过提供更快的适当治疗,使更多患者的精确治疗成为现实。他们预计这项技术最终可以应用于广泛的基因组生物标志物和多种癌症类型
来源:
https://www.labmedica.com/pathology/articles/294802075/new-ai-protocol-instantaneously-detects-cancer-genomic-biomarkers-directly-from-tumor-biopsy-slides.html