西奈山医学院（Mount Sinai）的蒂施癌症研究所与纪念斯隆凯特琳癌症中心（MSK）合作，开发了一种令人振奋的新工具，可能会改变癌症患者的治疗方法。这个工具叫做SCORPIO，它使用人工智能（AI）来预测癌症患者对一种称为免疫检查点抑制剂（ICIs）的治疗反应。
SCORPIO不仅依赖广泛可用且价格低廉的常规血液检测，而且在预测患者对免疫检查点抑制剂的反应方面，其表现始终优于现有的美国食品药品监督管理局（FDA）批准的生物标志物，如肿瘤突变负荷（TMB）和PD-L1免疫染色。这为精准肿瘤学工具设定了新的标准。
领导这项研究的是西奈山伊坎医学院免疫学和免疫疗法、肿瘤科学以及人工智能与人类健康助理教授迪埃戈·乔韦尔（Diego Chowell）博士。该研究题为“使用常规血液检测和临床数据预测癌症免疫检查点抑制剂疗效”，已发表在《自然医学》（Nature Medicine）杂志上。
乔韦尔博士表示：“免疫检查点抑制剂是一种有前景的癌症治疗方法，但并非对所有人都有效。目前，医生使用昂贵的测试，如基因或免疫系统分析，来尝试预测哪些患者会受益。这些测试可能成本高昂、耗时、不准确，并且并非所有医院都能提供。SCORPIO通过使用医生已经用于监测患者的常规血液检测改变了这一现状。这使得预测治疗成功更快、更简单、更准确且更经济。”
免疫检查点抑制剂药物因其能增强人体对癌细胞的免疫反应而在肿瘤学中获得广泛应用。2018年诺贝尔生理学或医学奖授予了詹姆斯·P·艾利森（James P. Allison）博士和本庶佑（Tasuku Honjo）博士，以表彰他们在此类药物临床开发中的研究，这些药物显著改善了许多癌症患者的结果。根据美国医疗保险和医疗补助服务中心的数据，仅在美国，2011年至2021年间，免疫检查点抑制剂的支出从2.8亿美元增加到41亿美元，处方量从94份增加到462,049份。
SCORPIO模型经过近10,000名患者、21种癌症类型的验证，是首个基于机器学习的预测工具，能够使用常规临床数据（如全血细胞计数和代谢谱）预测免疫检查点抑制剂的反应。在直接比较中，SCORPIO展示了比FDA批准的生物标志物更强大的预测能力，为全球肿瘤学家提供了更准确和可访问的解决方案。
乔韦尔博士说：“我们对这种技术有可能使个性化癌症治疗更加普及感到兴奋，使癌症护理更高效、更经济、更公平。” “SCORPIO的简便性和经济性使其成为肿瘤学领域的游戏规则改变者。通过使用现成的临床数据，我们可以确保更多患者，无论地理或财务障碍如何，都能获得精准的癌症护理。这不仅可以改善患者的预后，还可以通过减少不必要的治疗来帮助降低医疗费用。”
MSK的共同高级作者卢克·莫里斯（Luc Morris）博士表示：“下一步是与医院和癌症中心合作，在各种临床环境中前瞻性地验证该模型的使用，并收集反馈以优化工具。”
研究团队还计划扩大SCORPIO的全球应用，使其能够在资源有限的环境中推广，促进个性化癌症护理的公平获取。
乔韦尔博士补充道：“最后，持续改进算法将提高SCORPIO的准确性和预测能力，可能将其应用扩展到其他癌症治疗。总体而言，这些步骤有助于确立SCORPIO作为个性化肿瘤学的重要工具，提升全球患者预后和医疗效率。”
这项研究包括来自西奈山医学院的研究人员Seong-Keun Yoo博士、Byuri Angela Cho博士、Bailey G. Fitzgerald博士、Thomas Marron博士、Robert Samstein博士以及MSK的研究员Conall Fitzgerald的贡献。该研究是由西奈山卫生系统和纪念斯隆凯特琳癌症中心合作进行的，种子资金由西奈山提供支持。
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