约翰霍普金斯医学院的研究人员开发了一种新的人工智能技术，用于检测患者血液中由肿瘤脱落的DNA片段。这项名为ARTEMIS-DELFI的技术可以帮助临床医生更快地识别并确定胰腺癌疗法是否有效。
在对参与两项大型胰腺癌治疗临床试验的患者血液样本进行测试后，研究人员发现该方法可以用来识别治疗反应。ARTEMIS-DELFI和另一种由研究者开发的方法WGMAF（用于研究突变）被发现比影像学或其他现有的临床和分子标志物在治疗开始两个月后的预后预测更为准确。然而，ARTEMIS-DELFI被认为是最优的测试方法，因为它更简单且可能具有更广泛的应用性。
这项工作的描述于5月21日发表在《科学进展》杂志上，并得到了美国国立卫生研究院的部分资助。
约翰霍普金斯Kimmel癌症中心癌症遗传学和表观遗传学项目的联合主任Victor E. Velculescu博士解释说，在治疗胰腺癌患者时，时间至关重要。许多胰腺癌患者在晚期才被诊断出来，此时癌症可能迅速进展。
“为患者提供更多潜在的治疗选择尤为重要，因为越来越多的实验性胰腺癌治疗方法已经可用。我们希望尽快知道这种疗法是否对患者有效。如果无效，我们希望能够快速切换到其他疗法。”
目前，临床医生使用影像工具来监测癌症治疗反应和肿瘤进展。然而，这些工具产生的结果可能不够及时，对于接受免疫疗法的患者来说，结果也更难以解读。在这项研究中，Velculescu和他的同事测试了两种替代方法，以监测参与CheckPAC二期免疫疗法临床试验的患者的治疗反应。
一种方法称为WGMAF（基于肿瘤活检的全基因组测序），分析了肿瘤活检中的DNA以及血液样本中的游离DNA，以检测治疗反应。另一种方法称为ARTEMIS-DELFI（基于机器学习的游离DNA片段化谱型和重复景观），仅扫描患者血液样本中的数百万个游离DNA片段。这两种方法都能检测出哪些患者从治疗中受益。然而，并非所有患者都有肿瘤样本，许多患者的肿瘤样本中只有少量的癌细胞，其余部分包含正常胰腺和其他细胞，这使得WGMAF测试变得复杂。
ARTEMIS-DELFI方法适用于更多患者，并且在物流上更为简单，Velculescu说。随后，研究团队在另一项名为PACTO的临床试验中验证了ARTEMIS-DELFI的有效性。该研究确认，ARTEMIS-DELFI可以在治疗开始四周后识别出哪些患者正在响应治疗。
“‘快速失败’的ARTEMIS-DELFI方法在胰腺癌中特别有用，因为在初始治疗无效的情况下，快速更换疗法可能对患者有帮助。”首席研究作者Carolyn Hruban说，她在约翰霍普金斯大学攻读研究生期间进行了这项研究，现在是Dana-Farber癌症研究所的博士后研究员。“它更简单、可能更便宜，应用范围也更广。”
下一步，研究团队将进行前瞻性研究，测试ARTEMIS-DELFI提供的信息是否有助于临床医生更高效地找到有效的疗法并改善患者预后。类似的方法也可以用于监测其他癌症。今年早些时候，研究团队在《自然通讯》杂志上发表的一项研究表明，一种名为DELFI-TF的游离DNA片段化监测方法在评估结肠癌治疗反应方面是有用的。
“我们的游离DNA片段化分析提供了一种实时评估患者治疗反应的方法，可以用于个性化护理并改善患者预后。”Velculescu说。
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