西奈山医学院的研究人员与纪念斯隆凯特琳癌症中心（MSK）合作，开发了一种新工具，可能会改变癌症患者的治疗方法。该工具名为SCORPIO，利用人工智能（AI）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不仅依赖于广泛可用且价格实惠的常规血液检查，而且在预测患者对免疫检查点抑制剂的反应方面，其表现一直优于现有的联邦药物管理局批准的生物标志物，如肿瘤突变负荷（TMB）和PD-L1免疫染色，从而为精准肿瘤学工具设定了新的基准。
伊坎医学院的免疫学和免疫治疗、肿瘤科学及人工智能与人类健康助理教授迭戈·乔韦尔博士（Diego Chowell, PhD）领导了这项研究。该研究题为“使用常规血液检查和临床数据预测癌症免疫检查点抑制剂疗效”，今天发表在《自然医学》杂志上。
“免疫检查点抑制剂是一种有前途的癌症治疗方法，但它们并非对所有人都有效，”乔韦尔博士说。“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，并不是每个医院都能提供。SCORPIO通过使用医生已经用于监测患者的常规血液检查改变了这一现状。这使得预测治疗成功更快、更简单、更准确且更便宜。”
免疫检查点抑制剂药物因其增强人体对癌细胞免疫反应的能力而在肿瘤学中获得了广泛欢迎。2018年诺贝尔生理学或医学奖授予了詹姆斯·P·艾利森博士（James P. Allison, PhD）和本庶佑博士（Tasuku Honjo, MD, PhD），他们的研究导致了ICIs的临床开发，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，在美国，从2011年到2021年，ICIs的支出从280万美元增加到41亿美元，处方量从94增加到462,049份。
SCORPIO模型已使用来自近10,000名患者的数据进行了验证，涵盖了21种癌症类型，是第一个使用常规临床数据（如全血细胞计数和代谢谱）进行基于机器学习的预测工具。在直接比较中，SCORPIO展示了比FDA批准的生物标志物更强的预测能力，为全球肿瘤学家提供了更准确和可访问的解决方案。
“我们对这项技术的潜力感到兴奋，它可以普及个性化癌症治疗的使用，使癌症护理更加高效、负担得起且公平，”乔韦尔博士说。“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，都能获得精准癌症护理。这个工具不仅可以改善患者结果，还可以通过消除不必要的治疗来帮助减少医疗费用。”
“下一步研究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，并收集反馈以优化该工具，”MSK的共同高级作者卢克·莫里斯博士（Luc Morris, MD）说。
团队还旨在扩大SCORPIO的全球使用，使其在资源有限的环境中也可用，以促进个性化癌症护理的公平性。
“最后，持续的算法改进将提高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，”乔韦尔博士说。“集体而言，这些步骤可以帮助建立SCORPIO作为个性化肿瘤学中的重要工具，提升全球患者的治疗效果和医疗效率。”
该研究包括来自西奈山研究人员的贡献，如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。这是西奈山卫生系统与纪念斯隆凯特琳癌症中心之间的合作项目，由西奈山的种子基金支持。
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