Новый инструмент может лучше предсказывать, помогут ли отдельным больным раком ингибиторы иммунных контрольных точек — тип иммунотерапии — используя только обычные анализы крови и клинические данные. Согласно новому исследованию, модель, основанная на искусственном интеллекте, получившая название SCORPIO, значительно лучше предсказывает результаты, чем два существующих биомаркера, одобренные Управлением по контролю за продуктами и лекарствами США (FDA).
«Ингибиторы иммунных контрольных точек являются очень мощным средством против рака, но они пока не работают у большинства пациентов», — сказал соавтор исследования Люк Моррис, хирург и директор исследовательской лаборатории Мемориального онкологического центра Слоана Кеттеринга (MSK).
«Эти препараты дорогие, и у них могут быть серьезные побочные эффекты». Поэтому ключевым моментом является отбор пациентов — подбор препаратов для пациентов, которые с наибольшей вероятностью получат пользу, — сказал Моррис.
«Есть несколько существующих инструментов, которые предсказывают, будут ли опухоли реагировать на эти препараты, но они, как правило, основаны на передовом геномном тестировании, которое не так широко доступно во всем мире», — сказал он.
«Мы хотели разработать модель, которая могла бы помочь в принятии решений о лечении, используя широко доступные данные, такие как обычные анализы крови».
Ингибиторы контрольных точек воздействуют на иммунную систему, а не на сам рак. Эти препараты воздействуют на иммунные клетки, что позволяет им лучше бороться с раком. Клиницисты и ученые MSK сыграли ключевую роль в доведении нового класса лекарств до пациентов.
Новое исследование проводилось под совместным руководством Морриса и Диего Чоуэлла, доцента кафедры иммунологии и иммунотерапии онкологического факультета.
Моррис сказал: "В настоящее время существует два одобренных FDA биомаркера для прогнозирования реакции на ингибиторы контрольных точек: мутационная нагрузка опухоли (количество мутаций в опухоли) и иммуногистохимия PD-L1 (оценка экспрессии белка, отвечающего за программируемую гибель 1, в образцах опухоли).
"В обоих случаях требуется забор образцов опухоли. Между тем, геномное тестирование для оценки мутаций является дорогостоящим и доступно не везде, а оценка экспрессии PD-L1 отличается большой вариабельностью.
"Вместо этого наша модель опирается на легкодоступные клинические данные, включая обычные анализы крови, проводимые в клиниках по всему миру, — полный анализ крови и всесторонний метаболический профиль. И мы обнаружили, что наша модель превосходит тесты, используемые в настоящее время в клиниках.
«Простота и доступность этого нового подхода может помочь обеспечить более справедливый доступ к медицинской помощи при одновременном снижении затрат и обеспечении того, чтобы пациенты получали лечение, которое с наибольшей вероятностью принесет им индивидуальную пользу, будь то ингибиторы контрольных точек или какой—либо другой вид терапии.
Моррис объяснил, что SCORPIO изначально разрабатывался путем сбора данных от пациентов с MSK. «Сотрудничая с командой из Mount Sinai, мы использовали тип искусственного интеллекта под названием „машинное обучение в ансамбле“, который объединяет несколько инструментов для поиска закономерностей в клинических данных анализов крови и результатах лечения», — сказал он.
"Модель была разработана с использованием богатого массива ретроспективных данных от более чем 2000 пациентов из MSK, которые получали лечение ингибиторами контрольных точек, представляющих 17 различных типов рака. Затем модель была протестирована с использованием данных еще 2100 пациентов с МСК, чтобы убедиться в том, что она способна предсказывать исходы с высокой точностью.
"Затем мы применили эту модель к почти 4500 пациентам, получавшим ингибиторы контрольных точек в 10 различных клинических испытаниях третьей фазы со всего мира.
"В общей сложности в исследование были включены почти 10 000 пациентов с 21 различным типом рака, что представляет собой самый большой на сегодняшний день набор данных по иммунотерапии рака.
"Мы провели это обширное тестирование и валидацию, потому что нашей целью была не просто разработка прогностической модели, но и разработка такой, которая была бы широко применима к пациентам и врачам в разных местах.
Моррис сказал, что теперь команда планирует сотрудничать с больницами и онкологическими центрами по всему миру, чтобы протестировать модель на дополнительных данных из более широкого спектра клинических учреждений, и что в настоящее время ведется работа по разработке интерфейса, который будет легко доступен клиницистам в любой точке мира.
