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本期主题：AI或可提升诊断水平 帮助实现肿瘤治疗个性化

(彭博行业研究)——虽然AI在临床中可帮助提升患者的生活质量，但关键的创新将集中在诊断和个性化治疗领域。约翰·霍普金斯大学Marion I. Knott肿瘤学、泌尿学、药理学、病理学及医学教授Bill Nelson博士对AI与诊断的深度结合，以及AI基于临床结果数据集和ctDNA等新兴生物标志物为治疗决策提供指导的潜力表现出极大的热情。

借助AI提升癌症影像诊断水平

AI对肿瘤治疗过程的近期影响主要体现在诊断方面，尤其是考虑到医生已开始将其用于分析组织病理学切片。Nelson指出，虽然部署的算法（即分类器和神经网络）未必是新的，但最近算力和数据传输速度的提升促进了AI在诊断领域的更广泛应用。过去10年来，放射影像已经采用了机器学习算法，但切片扫描带来的数据负担增加，减缓了发展速度。

Nelson尤其看好AI在前列腺癌领域的应用，这一领域的放射学检查传统上颇具挑战性。AI具有识读影像的潜力，有望减少“盲目”多针穿刺活检的负担。

用于胶质母细胞瘤组织病理学亚型分类的AI模型

癌症治疗有望进一步个性化

Nelson表示，除诊断之外，AI与癌症治疗相结合的下一个前沿领域是追踪肿瘤随时间的变化，实现个性化治疗。Tempus和Flatiron Health等企业正在构建大型临床结果数据集，通过在这些数据集上训练AI模型，医生可以根据肿瘤微环境中的免疫复合物等新兴生物标志物来为患者制定治疗方案，以预测患者对免疫疗法的敏感性。在考虑采用AI赋能的方法时，这几乎被视为是标准基因测序技术的一种延伸。

AI在个性化治疗中的应用与美国近期公布的“星际之门”基础设施计划不谋而合，在该计划中，医疗保健被列为数据中心扩容后的主要应用领域之一。

Tempus数据集的规模

循环肿瘤DNA：一种新兴生物标志物

循环肿瘤DNA(ctDNA)，即血液中癌细胞的DNA，是一种相对较新的生物标志物，对整个治疗过程都具有重要意义。尽管ctDNA在早期检测中具有潜在用途--类似于前列腺血清抗原(PSA)等肿瘤特异性生物标志物--但如何在临床治疗中实施ctDNA检测（如筛查频率）仍存在疑问。近期影响可能是利用ctDNA追踪治疗反应，包括在切除手术后指导辅助治疗以及可能引发肿瘤炎症的免疫治疗。

Nelson表示，他期待在病情进展时使用ctDNA测序来探究潜在的耐药机制，为下一线治疗提供指导。

ctDNA在治疗过程中的应用

今年1月，彭博行业研究（BI）与约翰·霍普金斯大学布隆伯格-基梅尔癌症免疫治疗研究所联合举办年度网络研讨会。来自不同肿瘤领域的专家分享了对各自治疗专业领域最新进展的看法。