La mijlocul anilor 1990, cercetătorii au arătat că eliberarea unor frâne sau puncte de control ce acționează asupra sistemului imunitar ar putea ajuta celulele să recunoască și să atace tumorile. Această descoperire a adus un Premiul Nobel în anul 2018 și a deschis drumul inhibitorilor punctelor de control imunitar pentru a crește eficiența imunoterapiei împotriva cancerului.
Apariția inhibitorilor punctelor de control imunitar a reprezentat o adevărată revoluție în tratarea anumitor tipuri de cancer, însă aceste medicamente nu își ating scopurile la toți pacienții. Eficacitatea lor este influențată de o serie de factori precum genetica pacientului, micromediul în care se află tumoarea și genomul tumorii.
Terapiile cu inhibitori sunt foarte costisitoare și pot cauza efecte adverse grave, deci este important de știut dinainte care pacient va răspunde pozitiv la un astfel de tratament.
Chiar dacă deja există unele unelte în acest sens, cercetătorii au dezvoltat un model bazat pe inteligența artificială (AI) care poate prezice cu o acuratețe mai mare dacă un pacient poate primi o terapie cu inhibitori. Modelul folosește teste de sânge și informații clinice de rutină.
Cercetătorii au început prin a colecta informații despre analizele complete de sânge de la 1.600 de pacienți bolnavi de cancer tratați cu inhibitori ai punctelor de control imunitar în intervalul 2014-2019 la Memorial Sloan Kettering Cancer Center (MSKCC) din New York, Statele Unite. Ei au utilizat un algoritm de învățare automată (machine learning) pentru a extrage corelații între analizele de sânge și rezultatele tratamentelor. Apoi au antrenat modelul, pe care l-au botezat SCORPIO, pe baza acestor date pentru a calcula probabilitatea de supraviețuire după tratamentul cu inhibitori.
Modelul antrenat a fost testat pe 2.100 de pacienți tratați în același spital. Rezultatele au arătat că predicțiile modelului s-au potrivit în mare proporție cu rezultatele tratamentului oferit pacienților. În etapa a doua, cercetătorii au testat modelul SCORPIO pe date de la un set divers de pacienți din Mount Sinai Health System și de la 10 evaluări clinice globale constând din peste 4.400 de pacienți. Aceste teste au arătat că SCORPIO poate prezice rezultatele mult mai bine decât doi biomarkeri aprobați în prezent de Administrația pentru Medicamente și Alimente din S.U.A.
Oamenii de știință au comparat SCORPIO cu alte modele de învățare automată care prezic eficiența inhibitorilor utilizând informații patologice, radiologice și genomice avansate. SCORPIO a performat similar cu aceste modele, chiar și în absența unor astfel de date complexe.
Cercetătorii preconizează că modelul poate fi aplicat în mediile de asistență medicală pentru a ajuta medicii să determine dacă inhibitorii punctelor de control imunitar sunt cea mai bună opțiune de tratament pentru un pacient. Cu toate acestea, este de remarcat că una dintre limitările modelului este că a fost testat retrospectiv. De aceea el ar putea beneficia de testarea într-un studiu clinic aflat în derulare.
Sursa: The Scientist