团队开发非侵入性方法来预测肺癌的结果

分析生物标志物的测试在癌症管理过程中用于指导治疗并提供有关患者预后的信息。这些测试通常是对需要侵入性手术的组织活检样品进行的，并可能导致显着的副作用。在发表在癌症免疫疗法杂志，莫菲特癌症中心的研究人员表明，PET/CT图像可用于测量非无小细胞肺癌（NSCLC）患者的PD-L1生物标志物的水平，反过来预测患者对患者对患者的反应治疗。

检查点抑制剂，用于通过靶向PD1/PD-L1信号通路来反应免疫系统的药物通常用于治疗NSCLC患者。尽管这种类型的疗法大大改善了患者的结局，但它仅适用于该患者人群的一半。为了避免对待那些可能不回应的人检查点抑制剂疗法通常仅限于手术活检标本表达PD-L1生物标志物的患者。但是，进行侵入性手术与固有的风险有关，有时活检样本不足以进行诊断测试，或者测试程序本身可能失败。因此，研究人员正试图制定替代策略，以识别应通过靶向药物（例如检查点抑制剂）进行治疗的患者。

莫菲特的研究人员希望利用计算机深度学习的能力来开发新的框架，以非侵入性的方式测量NSCLC患者的PD-L1生物标志物水平。他们选择使用PET/CT扫描图像的功能，例如形状，大小，像素强度和纹理来训练计算机以测量PD-L1表达。他们开发了一个深度学习得分以预测PD-L1表达，并在通过不同的患者队列验证后能够使用其模型来预测NSCLC患者的检查点抑制剂结果。

癌症流行病学系副成员Matthew Schabath博士说：“这些数据证明了使用另一种非侵入性方法预测PD-L1表达的可行性。”“这种方法可以帮助医生确定患者的最佳治疗策略，尤其是在不可用的组织样本或PD-L1的常见测试方法失败时。”

罗伯特·吉利斯（Robert Gillies）说：“这项研究很重要，因为它是NSCLC患者迄今接受免疫疗法治疗以预测PD-L1状态和随后使用PET/CT扫描的治疗反应的NSCLC患者的唯一最大的多机构放射学研究人群。”。，莫菲特癌症生理学系主任。“由于图像是通常获得的，并且本身不受抽样偏差的约束，因此我们建议这些分析提供的个性化风险评估信息可能是有用的，可以作为未来的临床决策支持工具，等待更大的前瞻性试验。”

---

---