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中國專家首創(chuàng)AI模型指導乳腺癌新一代用藥

中國專家首創(chuàng)AI模型指導乳腺癌新一代用藥

  中新社上海4月11日電 (記者 陳靜)記者11日獲悉,中國醫(yī)學專家用人工智能方法構(gòu)建了首個可以預測新一代抗體-藥物偶聯(lián)物——抗HER2 ADC藥物療效的實用模型,助力突破乳腺癌治療瓶頸。

  HER2陽性乳腺癌這一亞型,約占所有乳腺癌的15%~20%。HER2即“人表皮生長因子受體-2”,是乳腺癌重要的驅(qū)動基因和預后指標,同時也是腫瘤靶向治療的重要靶點。ADC為抗體-藥物偶聯(lián)物。

  復旦大學附屬腫瘤醫(yī)院乳腺外科主任兼大外科主任邵志敏教授領銜團隊,首次系統(tǒng)揭示了影響新一代抗HER2 ADC藥物療效的腫瘤空間特征。

  最新一期國際權(quán)威學術(shù)期刊《癌細胞》(Cancer Cell)在線發(fā)表了這項重要成果,同期配發(fā)評述,稱該研究“向著ADC的精準應用邁出了重要一步”。

  邵志敏介紹,相較于傳統(tǒng)化療“大范圍轟炸”的方式,ADC藥物治療就像是給“化療子彈”(細胞毒性藥物)加裝了自動導航的“魔法”(單克隆抗體),將治療藥物精準傳遞至腫瘤組織內(nèi)部,在實現(xiàn)精準殺滅腫瘤的同時,減少對正常器官和組織的損傷。

  現(xiàn)有研究表明,不同患者對新一代抗HER2 ADC藥物的敏感性存在顯著差異,其內(nèi)在機制涉及復雜的腫瘤異質(zhì)性和腫瘤微環(huán)境特征。然而,臨床上對其敏感性標志物和耐藥機制仍缺乏系統(tǒng)認識,也缺乏能夠預測其療效的實用工具來指導患者精準用藥。

  邵志敏教授團隊整合了患者的臨床病例特征等,應用人工智能方法提取和篩選關(guān)鍵變量,建立了能夠預測新一代ADC藥物的實用模型。邵志敏認為,該研究為進一步研究該類藥物的敏感和耐藥機制奠定了基礎。(完)

【編輯:曹子健】
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