人工智能引导的个体化药物组合治疗复发性淋巴瘤
新加坡专家发表的一项新研究表明，一种识别患者特异性药物组合的人工智能(AI)平台可以帮助那些淋巴瘤复发的人。
这篇论文发表在该杂志上科学转化医学10月19日，该研究首次证明了个性化的可行性药物并利用新加坡国立大学(NUS)开发的一种名为QPOP(二次表型优化平台)的新方法对淋巴瘤患者进行组合预测。
该方法包括从患者身上收集一个小肿瘤样本，并将其与一组精心挑选的12种用于淋巴瘤的药物一起在实验室中培养。72小时后，QPOP利用这12种可能的药物，对患者癌细胞对750多种不同的药物组合(最多4种药物)的潜在反应进行排名。
这项QPOP的临床应用研究是首次此类研究，由新加坡国立大学癌症研究所(NCIS)的临床医生和新加坡国立大学癌症科学研究所(CSI Singapore)的科学家合作进行。
以前的研究只集中在预测单一药物的敏感性治疗，由于从活组织检查中获得的组织数量的限制。QPOP的自动化工作流程和人工智能方法允许研究人员使用甚至少量的活检组织来研究联合药物的敏感性。
造福复发性淋巴瘤患者
淋巴瘤(淋巴样肿瘤)是第五多常见的癌症根据2019年新加坡癌症登记处年度报告的数据。
该研究的首席研究员、NCIS血液学-肿瘤科顾问助理教授Anand Jeyasekharan说，淋巴瘤通常用化疗联合治疗，但大约10个侵袭性淋巴瘤患者中有4个最终可能对标准药物没有反应或复发。
当这种情况发生时，治疗选择是有限的。当患者接受三线治疗时，他们对标准化疗组合反应的成功几率仅为10%左右。
该研究显示，71例纳入的患者中有65例成功进行了QPOP测试，并在活检后一周内确定了患者特异性组合。在那些淋巴瘤对标准治疗有耐药性的患者中，17人继续接受基于先前临床证据和医生判断的qpop指导治疗。
在这17名患者中，5名患者对治疗完全缓解，不再有癌症迹象。3例患者获得部分缓解，其余9例病情稳定或进展。
研究人员指出，在那些原本没有有效标准的患者中，看到对独特组合的完全和部分反应是不寻常的治疗方案．
研究人员还报告了qpop指导治疗后疾病进展的时间缩短，特别是在接受了三条或三条以上治疗线的患者中。与之前的标准治疗相比，qpop引导的治疗使患者的无进展生存期(即癌症不生长或进一步扩散的时间)延长了一倍以上。
这些患者是通过NCIS及其在新加坡国家癌症中心和新加坡总医院的临床合作者于2017年11月至2021年8月招募的。
个体化治疗，改善患者预后
助理教授Jeyasekharan也是CSI新加坡的首席研究员，他说:“大多数复发性癌症是无法治愈的，但随着研究的进步，目标是将癌症转化为一种人们可以生活的慢性疾病，类似于糖尿病或高血压。然而，目前批准的抗癌药物只对一小部分患者有效，因为即使在单一亚型中，癌症的分子特征也有很大的变异性。对于标准治疗无效的患者，迫切需要找出更好的策略来改善他们的结果。”
助理教授Jeyasekharan估计，在一年内，新加坡多达200名复发性淋巴瘤患者可能受益于QPOP，这可以帮助医生在治疗癌症时做出个性化的临床决策。截至2022年11月，已有160名患者参加了NCIS/CSI新加坡的QPOP研究，该团队打算将其转入正式的临床试验。
CSI新加坡首席研究员、领导QPOP开发的首席科学研究员Edward Chow副教授说:“通过QPOP提供的个性化治疗脱离了传统方法，医生遵循基于癌症亚型的标准方案。QPOP可以迅速为患者提供可能有效的治疗方案，而不必让患者承受药物的实际身体负担，从而节省宝贵的时间和资源。
他补充说:“我们知道癌症很难治疗，所以我们希望至少能延长生存时间，让癌症患者的生活好一点。”
研究人员认为，QPOP最终可以应用于所有类型的癌症，但这将取决于培养技术的进步癌症实验室里的细胞和肿瘤组织。他们不是在标准治疗失败后才利用QPOP，而是希望最终在治疗的早期阶段使用该技术，这样就可以降低治疗的成本病人．
