Lunit的SCOPE HER2 AI模型在HER2免疫组化（IHC）评估中展示了86.7%的准确性，相比病理学家的评估。该模型在识别HER2 IHC 3+病例（即HER2阳性肿瘤）方面实现了100%的准确性。根据Lunit的数据，被AI模型识别为具有高比例HER2 IHC 3+肿瘤细胞的患者，其临床结果优于通过传统HER2评估方法识别的患者。具体来说，使用Lunit模型的客观缓解率（ORR）为42.1%，而传统方法为26.7%；无进展生存期（PFS）分别为4.4个月和1.4个月；总生存期（OS）分别为16.5个月和4.1个月。
在这项研究中，Lunit SCOPE IO用于详细评估肿瘤微环境（TME），包括淋巴细胞和巨噬细胞密度。对于AI-H3高的患者，那些具有低间质TME密度（TME低）的患者获得了最有利的结果，客观缓解率为57.1%，无进展生存期为5.6个月，总生存期为26个月。
Lunit首席执行官Brandon Suh评论说：“这项研究的结果表明，Lunit的AI驱动解决方案，如Lunit SCOPE HER2和Lunit SCOPE IO，可以为临床医生提供可操作的见解，以优化治疗策略。”他还补充道：“我们与日本国立癌症中心医院东院（NCCHE）的持续合作展示了AI在精准肿瘤学中的变革潜力。”
NCCHE副院长兼该研究的主要研究员Dr. Takayuki Yoshino表示：“更精确地分层患者将导致更具个性化的治疗选择，从而改善HER2阳性转移性结直肠癌患者的治疗结果。”
此外，Lunit的SCOPE IO系统用于预测罕见肿瘤的免疫治疗结果，发现它可以将疾病进展或死亡的风险降低多达51%。
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