人工智能、腫瘤影像學(xué)和精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)研究者通過設(shè)計(jì)人工智能程序處理CT掃描影像，提取生物學(xué)和臨床信息，得到可判定腫瘤內(nèi)淋巴細(xì)胞浸潤水平、預(yù)測患者接受免疫療法療效的影像組學(xué)指標(biāo)。(Lancet Oncol. 2018, 19: 1180-1191)

　　接受PD-1/PD-L1免疫療法治療的腫瘤患者只有15%~30%的有效率，還沒有標(biāo)志物可以準(zhǔn)確預(yù)測免疫療法療效。已知腫瘤環(huán)境免疫水平越高，對免疫治療有效的可能性越大。于是研究者致力于探討腫瘤環(huán)境的影像學(xué)特征，并將其與免疫治療療效進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。

　　研究者開展了回顧性研究，在4個(gè)獨(dú)立隊(duì)列500例實(shí)體瘤患者中，對影像組學(xué)指標(biāo)進(jìn)行了研發(fā)和驗(yàn)證，并進(jìn)行了基因組學(xué)、組織學(xué)和臨床的驗(yàn)證。

　　基于人工智能方法，研究者設(shè)計(jì)計(jì)算程序從CT掃描相關(guān)信息預(yù)測反映腫瘤免疫細(xì)胞尤其是CD8陽性細(xì)胞毒性T細(xì)胞浸潤的基因組學(xué)特征，得到影像組學(xué)指標(biāo)。對該影像組學(xué)指標(biāo)在其他隊(duì)列中進(jìn)行了驗(yàn)證，證實(shí)其確可預(yù)測反映腫瘤免疫細(xì)胞浸潤程度的生物學(xué)特征。

　　該影像組學(xué)指標(biāo)在實(shí)際情況下的實(shí)用性以及與免疫治療療效的關(guān)系，在入組5項(xiàng)PD-1/PD-L1免疫療法Ⅰ期臨床研究的患者中進(jìn)行了驗(yàn)證，患者在開始免疫治療前接受了CT掃描。研究發(fā)現(xiàn)，接受免疫治療3個(gè)月和6個(gè)月有效的患者影像組學(xué)評分較高，總生存較好的患者影像組學(xué)評分較高。

　　下一步研究者計(jì)劃開展回顧性和前瞻性臨床研究對這一影像組學(xué)預(yù)測指標(biāo)進(jìn)行驗(yàn)證，未來研究會(huì)入組大樣本患者，并按腫瘤類型分別進(jìn)行評估，以期對影像組學(xué)指標(biāo)可以進(jìn)一步優(yōu)化。未來或許可以用影像確定身體任何部位腫瘤的生物學(xué)特征而不再需要進(jìn)行活檢。

　　未來或許還有更復(fù)雜的人工智能程序可用來預(yù)測免疫療法療效，或許會(huì)在整合影像學(xué)、分子生物學(xué)和組織分析的基礎(chǔ)上得到進(jìn)一步完善。

　　(編譯 孫依依)