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「新康界」当AI遇到癌症疗法，“癌症=感冒”不是梦！( 二 )


QPOP平台评价了治疗多发性骨髓瘤(MM)的14种化疗药物和组合疗法 。 结论的药物组合是出乎意料且不自然地被QPOP识别的地西他滨和丝裂霉素C组合 ， 与标准护理的药物组合相比显著改善了多发性小鼠骨髓瘤模型的结果 。 重要的是 ， 不论地西他滨还是丝裂霉素C单药疗法都不能独自介导效果 ， 但是它们的共同给药优化地且协同地减少了肿瘤负荷 。 扩大QPOP用于建立靶向疗法和免疫疗法的组合将会是迈向超越化疗的治疗策略的重要下一步 。
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AI用于适应性疗法
当肿瘤药物进入临床验证 ， 它们的监管批准率被报道低至3.4% 。 在临床试验设计中的新近进步是使用生物标记物 ， 如基因组改变 ， 因为它们有潜力作为治疗反应预测指标 ， 来对患者招募分层 。 在研究招募中包含生物标记物相比传统分层信息 ， 如病理或对先前治疗的反应 ， 已改善了患者结果 。 结合患者生物标记物数据和电子健康档案(EHRs)用于AI分析也许可以进一步影响试验结果 。 在SYNERGY-AI研究(NCT03452774)中 ， 实验医生队伍能提供远程治疗指导和诊断输入的虚拟肿瘤板 ， 以及EHRs可将肿瘤患者与适当的临床试验配对 。 EHRs勾勒的多个疾病因素将与无进展生存期(PFS)和总生存期(OS)关联来评估试验匹配平台的效果 。 虽然多种类型的数据可能对分层有用 ， AI最终将需要人群规模和个体化数据来确保患者对于所接受的疗法 ， 包括AI设计的疗法 ， 有较高的响应可能性 。
AI对于癌症疗法怎样给药也起到关键性作用 。 最大耐受剂量(MTD)可消灭对药物敏感的肿瘤细胞 ， 但是耐药细胞最终会导致治疗失败 。 针对这个挑战探索了博弈论 ， 用剂量减少算法与肿瘤竞争 ， 以防止耐药细胞数量超出药物敏感细胞 。 这被称为适应性疗法(adaptive therapy) ， 并且通过维持肿瘤中敏感细胞的阈值以对抗耐药细胞的增殖 ， 可能会延长治疗效果 。 适应性疗法近期被用来修改用于治疗小鼠乳腺癌模型的紫杉醇剂量 。 在观察到肿瘤尺寸减小后 ， 一种适应性疗法算法(AT-1)反复减少紫杉醇剂量 。 AT-1被与一种在观察到肿瘤减小后停止给药的固定剂量算法(AT-2)和高剂量标准疗法相比较 。 与AT-2和标准疗法相比 ， AT-1算法改善了肿瘤控制和生存 ， 证明博弈论驱动剂量相比已建立的高剂量疗法能够改善治疗结构(图表3) 。
图表3. 应用于MCF7临床前模型的不同治疗的MRI(核磁共振影像)体积数据
「新康界」当AI遇到癌症疗法，“癌症=感冒”不是梦！
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ST：标准疗法(紫杉醇 ， 20mg/kg ， 腹腔内 ， 每周2次 ， 共2.5周)；AT：由算法决定的不同剂量；Ctrl：对照组 。 数据：P. M. Enriquez-Navas et al., Sci. Transl. Med. 8, 327ra24(2016) ， 中康产业资本研究中心
适应性疗法(图表4)被转化用于一项针对接受阿比特龙激素疗法的前列腺癌患者的预备试验 。 适应性疗法队列平均接受47%标准阿比特龙剂量 ， 还有3名患者接受低于25%传统剂量 。 在报告的时间 ， 11名适应性疗法参与者中有1名出现肿瘤进展 。 这指示在这个队列中 ， 使用生物标记物前列腺特异性抗原(PSA)和放射性成像估计中位进展时间不少于27个月 ， 优于使用连续阿比特龙疗法的11.1个月(PSA)和16.5个月(放射影像) 。 为最大化这个平台的获益 ， 将可能需要使用根据每位患者对疗法的反应的个性化适应性疗法 ， 而不是基于人群的剂量调整规则 。
图表4. 适应性疗法中设计的进化动力学示意
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AI用于个性化疗法
为进一步个性化用AI给药的患者特异组合疗法 ， 一个神经网络衍生平台CURATE.AI利用二阶代数算法 ， 动态关联最佳肿瘤减小的剂量和在任何治疗时间点的安全性 ， 仅使用单个患者的数据即可调整多药剂量 。 在一名接受恩杂鲁胺激素疗法和一款在研含溴域和额外终端域(BET)抑制剂的患者中 ， 诸如医生指导剂量变化和相应的PSA量的数据被用于推荐减少50%的BET抑制剂剂量来增加疗效 。 随后两种药的动态剂量产生了持久的响应 ， 并经CT影像确认停止了肿瘤进展 。 该研究成功地使用AI来调整经验疗法剂量 ， 证明与固定和高剂量化疗相比 ， 剂量指导不需要大数据和复杂的基因组信息 ， 即显著增强了治疗效果 。 未来研究将需要评估这个平台是否能够用额外种类的疾病标记物来实施 。 而且 ， 因为这个平台的个体化性质 ， 还需要在较大的患者队列中进一步评估 。 因此 ， 该平台正在一项涉及大量血液恶性肿瘤患者的临床试验中测试(NCT03759093) 。


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