新潟大学的副教授渡边智及其研究团队揭示，使用人工智能（AI）分析PET/CT影像可以预测肺癌免疫治疗中的一种严重副作用——间质性肺病的发生。该研究成果已发表在《学术放射学》杂志上。
免疫治疗显著改善了原发性肺癌的治疗效果，但有时也会导致一种严重的副作用——间质性肺病。间质性肺病的特点是肺部纤维化，可能导致因呼吸衰竭而致命。遗憾的是，目前很难预测免疫治疗引起的间质性肺病的发生。因此，需要有效的预测方法来评估免疫治疗后发生间质性肺病的风险。
PET/CT通常用于检测癌症转移，但其潜在用途还包括估计与癌症治疗相关的副作用风险。这项回顾性研究调查了165名在新潟大学医学齿科医院接受免疫治疗的原发性肺癌患者。由于间质性肺病可能在免疫治疗激活炎症细胞时，不仅损害癌细胞，还损害健康肺组织的情况下发生，研究团队假设，在免疫治疗前健康肺部炎症较重的患者，治疗后发生间质性肺病的可能性更大。
渡边智博士及其团队专注于PET/CT扫描，这是一种能够检测全身炎症的核医学影像检查。研究人员使用AI分析PET/CT影像，量化非癌性肺区（即无癌变的肺区域）的炎症程度。研究结果表明，非癌性肺区炎症较高的患者在接受免疫治疗后发生间质性肺病的风险比炎症较低的患者高约6.5倍。
该研究的第一作者山崎元彦博士表示：“PET/CT通常用于检测癌症转移，但其潜在用途还包括估计与癌症治疗相关的副作用风险。我们的研究结果不仅有助于预测免疫治疗后间质性肺病的发生，还有助于阐明这一严重副作用的机制。我们应进行多中心前瞻性研究以进一步验证这些发现。”
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