La IA identifica con mayor precisión a los pacientes con cáncer de pulmón avanzado que responden a la inmunoterapia y ayuda a los médicos a elegir tratamientos

Newswise: La planificación del tratamiento del cáncer de pulmón a menudo se complica por las diferencias en la evaluación de los biomarcadores inmunológicos. En un nuevo estudio, investigadores del Centro Oncológico de Yale de la Facultad de Medicina de la Universidad de Yale utilizaron inteligencia artificial y herramientas de patología digital para mejorar la precisión de este procedimiento.

Los investigadores compararon la puntuación digital impulsada por IA con la puntuación manual tradicional del biomarcador inmunológico PD-L1 para determinar si una nueva inmunoterapia, atezolizumab, podría beneficiar a los pacientes con cáncer de pulmón de células no pequeñas avanzado. BD–L1 la expresion es la mejor signo vital Para predecir la respuesta impermeable-Inhibidores de puntos de control.

Roy S. hierbasautor principal del estudio y subdirector del Centro Oncológico de Yale, presentará Nuevos resultados En el Congreso Mundial sobre Cáncer de Pulmón en Singapur el 11 de septiembre.

«Nuestro estudio indica que la IA tiene el potencial de mejorar la identificación de pacientes con PD-L1 positivo al proporcionar una mayor precisión predictiva que la puntuación manual», dijo Herbst, quien también es decano asociado de investigación traslacional en la Facultad de Medicina de la Universidad de Yale. . «La investigación subraya el potencial de la patología digital y las herramientas de inteligencia artificial para mejorar la precisión de la puntuación PD-L1 tanto para la práctica clínica como para los ensayos clínicos».

Para realizar este estudio, los investigadores utilizaron datos del ensayo de fase III IMpower 110, que probó la eficacia de atezolizumab en comparación con la quimioterapia como tratamiento de primera línea para casos avanzados. Cáncer de pulmón de células no pequeñas (CPCNP). Utilizando la puntuación de células cancerosas tanto manual como impulsada por IA, los investigadores descubrieron que el modelo de IA podía identificar a más pacientes como PD-L1 positivo que la puntuación manual tradicional.

El estudio también demostró que los métodos de puntuación manuales y digitales eran igualmente hábiles para predecir los resultados de los pacientes, incluida la supervivencia general y la supervivencia libre de progresión. El modelo de IA también ayudó a inferir que entre los pacientes con tejido escamoso (un subtipo específico de cáncer de pulmón de células no pequeñas), la presencia de linfocitos PD-L1+ se asocia con una mejor supervivencia libre de progresión cuando el tratamiento incluye atezolizumab.

«Los conocimientos obtenidos mediante la inteligencia artificial y la grabación digital pueden facilitar el diagnóstico y la selección del tratamiento adecuado», afirmó Herbst. «Nuestros datos muestran que esta tecnología de IA puede ayudar a mejorar las estrategias de tratamiento para el cáncer de pulmón de células no pequeñas avanzado».