(NIH)の研究者らは概念実証研究において、単純な血液検査などの日常的な臨床データを使用して、患者のがんが免疫チェックポイント阻害薬(免疫細胞によるがん細胞の殺傷を促す免疫療法薬の一種)に反応するかどうかを予測する人工知能(AI)ツールを開発した。この機械学習モデルは、免疫療法薬が患者のがん治療に有効かどうかを医師が判断するのに役立つ可能性がある。Cancer誌に発表された本研究は、ニューヨークにある国立がん研究所(NCI)がん研究センターとスローンケタリング記念がんセンターの研究者らが主導した。NCIは国立衛生研究所の一部である。免疫チェックポイント阻害薬による治療対象となる可能性のある患者を特定する目的で、現在、2つの予測バイオマーカーが食品医薬品局(FDA)によって承認されている。これは免疫反応を制限し、一部の免疫チェックポイント阻害薬の標的となる腫瘍細胞タンパク質である。これらのバイオマーカーは免疫チェックポイント阻害薬に対する反応を常に正確に予測するわけではない。分子配列データを使用する最近の機械学習モデルは、反応を予測する上で価値があることが示されているが、この種のデータは入手に費用がかかり、定期的に取れるものではない。基づいて予測を行う、異なる種類の機械学習モデルについて詳しく説明する。このモデルは、シーケンシングパネルで評価される腫瘍の変異負荷も考慮に入れる。人の患者を含む複数の独立データセットを利用して、本モデルを構築、評価した。本モデルは、患者が免疫チェックポイント阻害薬に反応する可能性と、患者の全生存期間と病気が再発するまでの生存期間を正確に予測した。研究者らによると、注目すべきことに、このモデルは、腫瘍の変異負荷が低く免疫療法薬でも効果的に治療できる患者を特定することもできたという。モデルの評価を進めるには、より大規模な前向き研究が必要であると指摘した。モデルをhttps://loris.ccr.cancer.govで公開している。つの変数のデータに基づいて、患者が免疫チェックポイント阻害薬に反応する可能性を推定する。医学博士が共同で主導した。博士が陣頭指揮を執った。Cancerに掲載された。当サイトの記事は情報提供を目的として掲載しています。翻訳内容や治療を特定の人に推奨または保証するものではありません。ボランティア翻訳ならびに自動翻訳による誤訳により発生した結果について一切責任はとれません。ご自身の疾患に適用されるかどうかは必ず主治医にご相談ください。結果がESMO...免疫チェックポイント阻害薬投与後のアバタセプト投与は、抗腫瘍活性を損なうことなく副作用を軽減2024年9月2日MDアンダーソンがんセンター抗CTLA-4療法や抗PD-1療法などの免疫チェックポイント阻害薬は、多くの患者に劇的な抗腫瘍効果をもたらしてきた。心筋炎(生命を脅かす可能性のある...代謝プログラミングと細胞老化におけるMETTL3の新たな役割が明らかに2024年8月30日MDアンダーソンがんセンターがんを進行させる最も初期のメカニズムを解明する上で特に注目されているのが、細胞老化(細胞が成長を停止するが機能は継続)と呼ばれるストレス応答細胞の状態である...新たな計算ツールにより、がん進化の複雑な段階がより深く理解可能に2024年8月30日MDアンダーソンがんセンターがんが進化するにつれて、遺伝子の変化が蓄積され、その変化を追跡することで、がんの生物学的性質をより詳しく知ることができる。Ads募集メルマガ登録2週間に一度、米国国立がん研究所(NCI)などの最新がん情報をまとめてお届けします。