人工智能可能更好地預測癌癥生物標志物和患者生存率

　　近日，一項發表在《通訊醫學》雜志上的研究揭示，在部分癌癥患者群體中，基于人工智能（AI）的圖像分析模型相較于傳統輔助診斷手段，展現出更卓越的癌癥生物標志物預測能力及患者存活率評估準確性。該研究成果不僅在學術期刊上得到詳細闡述，更在生物與精準醫學領域的領軍企業Caris Life Sciences發布的新聞稿中得以深入解讀。

　　研究突破：AI模型引領腫瘤生物標志物分析新篇章

　　研究團隊在《通訊醫學》上撰文指出：“此項研究標志著人工智能在腫瘤生物標志物分析領域邁出了重要一步，凸顯了其在優化患者治療方案、提升治療效果方面的巨大潛力。”研究結論強調：“我們構建了一個超越傳統病理切片分析的新框架，驗證了模型在預測免疫治療關鍵預后生物標志物方面的有效性，展現了其作為病理學家得力助手的廣闊前景。模型生成的熱圖不僅精準定位了關鍵病變區域，還促進了病理學家與AI技術的深度融合，共同揭示新的診斷模式與治療范式，有望重塑患者分層與預后評估體系。長遠來看，我們期待AI工具能為當前及未來的臨床實踐提供全方位支持。”

　　詞匯釋義：總體生存期

　　指患者從確診至任何原因死亡的時間跨度，不受疾病狀態影響。

　　數據支撐：AI模型分析超3.5萬例患者數據

　　作為研究的重要組成部分，Caris的AI模型對超過35,000名患者的數據進行了深度剖析。以乳腺癌患者為例，該模型精準評估了PD-L1陽性表型狀態（即PD-L1蛋白在腫瘤中的表達水平與位置），并預測了接受Keytruda（pembrolizumab）治療患者的總體生存率。結果顯示，AI模型預測的對Keytruda有反應的患者，其死亡風險較未被預測為有反應者降低約一半，而傳統PD-L1評分在預測患者生存期方面的效能則顯著遜色。

　　此外，在預測錯配修復缺陷及微衛星不穩定性（影響腫瘤行為與治療反應的關鍵遺傳特征）方面，AI方法與傳統評分方法表現相當。

　　專家觀點：AI提升診斷精準度，助力臨床決策

　　Caris首席臨床官兼首席病理學家Matthew Oberley博士表示：“傳統PD-L1檢測可能低估陽性病例，尤其在接近1%閾值時。而Caris的AI模型通過整合兩種染色方法特征，顯著提高了預測準確性，展現出超越現有生物標志物評估的預后精度。該工具的臨床應用將極大提升癌癥患者評估的準確性與效率，為臨床決策提供有力支持。”

　　Caris執行副總裁兼首席醫療官George W. Sledge, Jr.博士亦強調：“本研究凸顯了AI在提升組織樣本評估準確性與效率方面的巨大潛力，有望指導免疫治療決策，優化患者治療效果。”

　　AI在癌癥治療領域的廣闊前景

　　此前，多位專家在與CURE的對話中已指出，AI正逐步改變癌癥的治療與管理模式。北卡羅來納州溫斯頓-塞勒姆威克森林大學醫學院的Soroush Rais-Bahrami博士認為：“AI將全面融入患者診療的各個環節。”波士頓Dana-Farber Brigham癌癥中心放射腫瘤科的高級執業注冊護士Richard Boyajian，作為虛擬前列腺癌癥診所的創始人及CURE咨詢委員會成員，也表達了類似觀點：“AI的互補作用不容忽視，它能簡化工作流程，確保關鍵信息不被遺漏。通過快速整合多維度數據，AI能幫助醫生在復雜情境下做出更加全面、精準的決策，為臨床實踐帶來革命性變化。”