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La tecnologia di AI può contribuire ad impedire l'effetto contrario di immunoterapia nei malati di cancro sicuri del polmone

I ricercatori alla Case Western Reserve University, facendo uso di intelligenza artificiale (AI) analizzare le scansioni semplici del tessuto, dicono che hanno scoperto i biomarcatori che potrebbero dire a medici quali malati di cancro del polmone potrebbero realmente peggiorare da immunoterapia.

Fino ad oggi, i ricercatori e gli oncologi avevano collocato questi malati di cancro del polmone in due vaste categorie: coloro che trarrebbe giovamento da immunoterapia e coloro che probabilmente non non.

Ma una terza categoria--i pazienti hanno chiamato iper-progressors chi realmente sarebbero stati danneggiati da immunoterapia, compreso una durata della vita accorciata dopo il trattamento--ha cominciato ad emergere, ha detto Pranjal Vaidya, uno studente di PhD nell'assistenza tecnica biomedica e ricercatore al centro universitario per la rappresentazione di calcolo ed ha personalizzato i sistemi diagnostici (CCIPD).

“Questo è un sottoinsieme significativo dei pazienti che dovrebbero potenzialmente evitare l'immunoterapia interamente,„ ha detto Vaidya, primo documento dell'autore del 2020 annunciante i risultati nel giornale per immunoterapia di Cancro. “Finalmente, vorremmo questo essere integrati nelle impostazioni cliniche, di modo che i medici avrebbero fatti tutte le essere necessarie informazioni per fare la richiesta per ogni paziente determinato.„

Ricerca in corso su immunoterapia

Corrente, soltanto circa 20% di tutti i malati di cancro realmente trarrà giovamento da immunoterapia, un trattamento che differisce dalla chemioterapia in quanto usa le droghe per aiutare il sistema immunitario a combattere il cancro, mentre droghe di usi di chemioterapia direttamente per uccidere le cellule tumorali, secondo l'istituto nazionale contro il cancro.

Il CCIPD, piombo da Anant Madabhushi, professore dell'istituto di Donnell di assistenza tecnica biomedica, ha stato bene ad una guida globale nella rilevazione, nella diagnosi e nella caratterizzazione di vari cancri e di altre malattie ingranando l'imaging biomedico, l'apprendimento automatico ed il AI.

Questo lavoro recente segue l'altra ricerca recente dagli scienziati di CCIPD che ha dimostrato che il AI e l'apprendimento automatico possono essere usati per predire quali malati di cancro del polmone trarranno giovamento da immunoterapia.

In questo e nella ricerca precedente, gli scienziati dalla riserva di caso e dalla clinica occidentali di Cleveland essenzialmente insegnano ai computer per cercare ed identificare i reticoli nelle scansioni di CT catturate quando il cancro polmonare in primo luogo è diagnosticato per rivelare le informazioni che potrebbero essere utili se noto prima del trattamento.

E mentre molti malati di cancro hanno tratto giovamento da immunoterapia, i ricercatori stanno cercando un migliore modo identificare chi principalmente probabilmente reagirebbe a quei trattamenti.

Ciò è un'individuazione importante perché indica che i reticoli radiomic dalle scansioni sistematiche di CT possono discernere tre generi di risposta nei malati di cancro del polmone che subiscono il trattamento di immunoterapia--radar-risponditore, non radar-risponditore e l'iper-progressors.„

Anant Madabhushi, studia l'autore ed il professor senior, assistenza tecnica biomedica, istituto di Donnell

“Non ci sono corrente biomarcatori convalidati per distinguere questo sottoinsieme dei pazienti ad alto rischio che non solo non traggono giovamento da immunoterapia ma possono in effetti sviluppare l'accelerazione rapida della malattia sul trattamento,„ ha detto Pradnya Patil, MD, FACP, personale del socio all'istituto del Cancro di Taussig, clinica di Cleveland ed autore di studio.

“L'analisi delle funzionalità radiomic sulle scansioni ordinariamente eseguite di pretrattamento potrebbe fornire i mezzi non invadenti per identificare questi pazienti,„ Patil ha detto. “Questo potrebbe risultare essere uno strumento inestimabile per curare i clinici mentre determinando terapia sistematica ottimale per i loro pazienti con il piccolo cancro polmonare non avanzato delle cellule.„

Informazioni fuori del tumore

Come con l'altra ricerca sul cancro precedente al CCIPD, gli scienziati hanno trovato ancora alcune delle bugne più significative a cui i pazienti sarebbero stati danneggiati da immunoterapia fuori del tumore.

“Abbiamo notato che le funzionalità radiomic fuori del tumore erano più premonirici di quelle dentro il tumore ed i cambiamenti nei vasi sanguigni che circondano il nodulo erano egualmente più premonitori,„ Vaidya ha detto.

Questa ricerca più recente è stata condotta con i dati raccolti da 109 pazienti con il non piccolo cancro polmonare delle cellule che è trattato con l'immunoterapia, ha detto.

Source:
Journal reference:

Vaidya, P., et al. (2020) Novel, non-invasive imaging approach to identify patients with advanced non-small cell lung cancer at risk of hyperprogressive disease with immune checkpoint blockade. Journal for ImmunoTherapy of Cancer. doi.org/10.1136/jitc-2020-001343.