由西班牙国家癌症研究中心（CNIO）和马德里 12 月 10 日医院领导的一项国际研究首次使用人工智能来预测患者多发性骨髓瘤的演变。
12 月 10 日医院 - CNIO 血液肿瘤研究部门负责人华金·马丁内斯。
图片来源：CNIO
由 12 月 10 日医院 - CNIO 血液肿瘤研究部门领导的一项国际研究，在加利福尼亚医院的合作下，成功地使用人工智能工具确定了多发性骨髓瘤患者对治疗的反应模式，这有助于准确预测肿瘤的演变。这是首次使用人工智能来预测对疾病治疗的反应。高达 30％的患者可以退出维持治疗，从而避免其所遭受的副作用。
研究人员在《血液癌症杂志》上发表了他们的研究结果。
多发性骨髓瘤（MM）是最常见的血液肿瘤，尽管目前仍无法治愈，但近年来新药的引入极大地改善了该疾病的预后。为了做出提高治疗效果的临床决策，能够预测肿瘤将如何演变以及复发的可能性是当务之急。因此，研究人员专注于检测这一预测中的关键因素：最小残留病灶。换句话说，就是初始治疗后残留在体内的最少癌细胞数量。
据 12 月 10 日医院 - CNIO 血液肿瘤研究部门负责人、主要研究者和该研究的作者华金·马丁内斯称，目前有非常创新的预测技术，允许为 20％的患者做出治疗决策。“这项使用人工智能的工作使我们能够更准确地预测患者骨髓瘤的演变，这将使我们能够更确定地做出临床选择，例如根据更可靠的结果撤回维持治疗，并使更多患者受益。我们谈论的是 30％预后良好且无复发的患者，他们可以免受与此治疗相关的副作用，包括胃肠道撕裂和新肿瘤的风险。”
此外，研究人员还发现了一个可以补充此工具的新参数，以预测哪些患者会表现更好。它被称为克隆多样性，相当于免疫系统的恢复程度。较高的克隆多样性意味着患者具有较高频率的正常免疫球蛋白，这表明他们的预后比频率较低的患者更好。克隆多样性可以补充最小残留病灶（MRD）的评估，以预测多发性骨髓瘤的结果。
在这项研究中，对加利福尼亚大学旧金山分校（UCSF）的 482 例多发性骨髓瘤患者进行了回顾性分析。他们在 2008 年至 2020 年间被诊断，其中 304 例为新诊断，178 例为复发疾病。
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