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A patient's tumor is a battlefield, and immunotherapy asks the body's own immune system to win it. When the drug works, the effect can last for years. When it does not, the patient has paid for a treatment that cannot help, and has lost time that could have gone to another therapy. A team at Pohang University of Science and Technology (POSTECH) has now built an artificial intelligence method that tries to tell these two outcomes apart before the first dose.
Il tumore di un paziente è un campo di battaglia, e l'immunoterapia chiede al sistema immunitario dell'organismo di vincerla. Quando il farmaco funziona, l'effetto può durare anni. Quando non funziona, il paziente ha pagato una cura che non può aiutarlo e ha perso tempo che avrebbe potuto dedicare a un'altra terapia. Un team della Pohang University of Science and Technology (POSTECH) ha ora sviluppato un metodo di intelligenza artificiale che cerca di distinguere questi due esiti prima della prima dose.
The method comes from a group led by professor Sanguk Kim of the Department of Life Sciences, with Minsoo Kim, an integrated MS-Ph.D. student at the Graduate School of Artificial Intelligence. It analyzes genetic information from cancer patients to predict their response to immunotherapy, and the results were published in npj Digital Medicine. The central target is the senescent cell, an aged cell that the authors describe as a troublemaker in the tumor's surroundings: it quietly suppresses immune cells. Clinicians find that environment hard to read case by case, which is why researchers have turned to AI.
Il metodo nasce da un gruppo guidato dal professor Sanguk Kim del Dipartimento di Scienze della vita, insieme a Minsoo Kim, studente dell'integrated MS-Ph.D. presso la Graduate School of Artificial Intelligence. Il sistema analizza le informazioni genetiche dei pazienti oncologici per prevedere la loro risposta all'immunoterapia, e i risultati sono stati pubblicati su npj Digital Medicine. Il bersaglio principale è la cellula senescente, una cellula invecchiata che gli autori descrivono come un elemento disturbatore nell'ambiente del tumore: sopprime silenziosamente le cellule immunitarie. I medici trovano difficile leggere caso per caso questo ambiente, ed è per questo che i ricercatori si sono rivolti all'IA.
The obstacle is data. A cancer study typically includes relatively few patients, while the genetic information to analyze per patient is enormous. An AI trained that way can memorize its training group and fail on new patients, like a student who knows the practice questions by heart. The POSTECH team changed the order of operations. It first identified tumors with a senescent microenvironment in which immune activity was suppressed, then progressively stratified patients to judge whether they were likely to respond. The authors say this stepwise approach kept the AI from becoming biased toward one patient group.
L'ostacolo sono i dati. Uno studio sul cancro include in genere relativamente pochi pazienti, mentre le informazioni genetiche da analizzare per ciascuno sono enormi. Un'IA addestrata in questo modo può memorizzare il gruppo di addestramento e fallire con nuovi pazienti, come uno studente che impara a memoria le domande degli esercizi. Il team del POSTECH ha cambiato l'ordine delle operazioni. Ha prima individuato i tumori con un microambiente senescente, in cui l'attività immunitaria è soppressa, poi ha stratificato progressivamente i pazienti per valutare se fossero probabilmente rispondenti. Secondo gli autori, questo approccio graduale ha impedito all'IA di diventare sbilanciata verso un solo gruppo di pazienti.
The results are the team's own. The method outperformed biomarkers currently used in clinical practice in predicting treatment response across four cancer types, including skin cancer, and six patient cohorts. Against other existing prediction methods, it also gave consistent results in an independent skin cancer cohort that was not part of its training. Sanguk Kim said that taking cellular senescence into account "could help more cancer patients benefit from immunotherapy in the future."
I risultati sono quelli del team. Il metodo ha superato i biomarcatori attualmente usati nella pratica clinica nella previsione della risposta al trattamento in quattro tipi di cancro, tra cui il tumore della pelle, e sei coorti di pazienti. Rispetto ad altri metodi di previsione esistenti, ha inoltre dato risultati coerenti su una coorte indipendente di pazienti con tumore della pelle, che non faceva parte dell'addestramento. Sanguk Kim ha dichiarato che tenere conto della senescenza cellulare «potrebbe aiutare più pazienti oncologici a beneficiare dell'immunoterapia in futuro».
For oncologists, the immediate gain would be a prediction made in advance, from a patient's own genetic data, about whether immunotherapy is worth starting. The authors describe this as a step toward personalized cancer treatment, in which the same cancer may call for different treatments in different patients. The study gives no date for use in hospitals, and the team says it will run follow-up studies to model the tumor environment more precisely. Until those studies and independent use confirm the method, its benefit remains a prospect for patients, not a practice.
Per gli oncologi, il vantaggio immediato sarebbe una previsione fatta in anticipo, sulla base dei dati genetici del paziente, circa l'opportunità di iniziare l'immunoterapia. Gli autori la descrivono come un passo verso la cura personalizzata del cancro, in cui lo stesso tumore può richiedere trattamenti diversi in pazienti diversi. Lo studio non indica una data per l'uso negli ospedali, e il team afferma che condurrà studi di follow-up per modellare in modo più preciso l'ambiente tumorale. Finché questi studi e un uso indipendente non confermeranno il metodo, il suo beneficio resta una prospettiva per i pazienti, non una pratica.