“目前很多常规化疗没有做到精准化 , 根据AI方法推算药物疗效来指导用药数年后可能成为临床实践的一部分 。 如果把研发药的大量财力、物力部分投入到对肿瘤靶向药物、化疗药物的临床用药指导领域 , 更多现有肿瘤患者将更快地受益 。 ”匹兹堡大学生物医学信息系终身教授鲁兴华如此说道 。
在新药研发领域 , 长久以来流传着一个说法 , 即“十年十亿美金”——研发一款新药平均需要花费超过十年时间、超十亿美金 。 成功研发的新药确实造福了部分患者 , 但是将治愈疾病的希望完全寄托在新药研发上 , 对于大多数患者来说无异于“望梅止渴” 。
鲁兴华教授补充说道 , “对化疗药物、靶向药物的精准临床应用 , 可以更好地发挥已经研发成功的现有肿瘤治疗药物的疗效 , 作为个体的癌症患者将从中受益 , 并提升整体癌症患者的受益率” 。
而由匹兹堡大学医学院鲁兴华教授、孙旻教授以及KatherinePogue-Geile教授领导的最新课题AMachineLearning(ML)SignatureforPredictingOxaliplatinandBevacizumabinNRGOncology/NSABPC-07andC-08【验证一个人工智能(AI)临床决策系统推测奥沙利铂在指导结肠癌辅助疗效】 , 正是对如何精准应用肿瘤治疗药物的研究 。
在今年6月召开的美国临床癌症协会(ASCO)上 , 该课题组公布了最新研究进展 。 研究显示 , 该系统能够准确推测在结直肠癌患者辅助治疗中奥沙利铂和贝伐单抗的疗效 。 这是目前唯一用大规模临床实验数据证明AI方法可以推算化疗药物疗效:即患者可以受益(或不受益于)某个化疗药物 。 在未来 , 如广泛应用于临床 , 该系统或类似AI方法将会显著提高结直肠癌辅助治疗的疗效并大幅度降低现行治疗方案导致的过度治疗及因其导致的不必要的毒副作用 。
在行业从业者纷纷将目光投入到AI制药时 , 该研究结果的公布 , 无异于为AI的医疗应用指出了一个新的发展方向——它将让更多行业从业者清晰地意识到 , AI不止于制药 。 将人工智能应用于临床用药辅助决策 , 能够为现存的肿瘤患者在内的多数患者带来更直观、可见的价值 。
结直肠癌患者临床辅助化疗用药“千人一方” , AI辅助决策精准提升个体患者药物疗效
为何这项课题研究对象是结直肠癌患者?这与结直肠癌患者现状及临床用药有关 。
一方面 , 结直肠癌恶性肿瘤造成的死亡率居高不下 , 且全球新增患者人数仍在持续增加 。
从中国来看 , 《2021中国卫生健康统计年鉴》显示 , 在中国排位前十位的恶性肿瘤死亡率中 , 结直肠癌的排位从1973年的第6位上升至2004~2005年的第5位 , 因结直肠癌死亡的患者比例有一定幅度的增高 。 而根据2021年发表在《ChineseJournalofCancer》期刊上的数据显示 , 结直肠癌恶性肿瘤死亡率(2009年)仅次于肺癌、胃癌 , 位居第三位 。
从全球来看 , 世界卫生组织国际癌症研究机构(IARC)在2021年7月预测了未来50年相关癌症全球负担情况 。 预期结直肠癌患者将从2018年的新发180万例增加到2070年新发470万例 。 在所有癌症疾病中 , 结直肠癌患者新发病例预期增幅最大 。
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另一方面 , 当前日益庞大的结直肠癌患者 , 面临的是通用的辅助化疗方案使很多患者承担过度治疗及其带来的毒副作用的局面 。
早期结直肠癌患者在接受手术治疗后通常会接受进一步的辅助化疗 。 当前全球通用的新辅助治疗方案是由氟尿嘧啶+亚叶酸(fluorouracil+leucovorin,FULV)再加奥沙利铂(oxaliplatin)组成的联合化疗 , 统称为FOLFOX方案 。
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