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  利用AI預(yù)測(cè)胃癌對(duì)抗HER2療法及其聯(lián)合免疫療法的反應(yīng)
  
  2024-08-28 來(lái)源：轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)網(wǎng)
  
  2024年8月26日，北京大學(xué)腫瘤醫(yī)院沈琳?qǐng)F(tuán)隊(duì)在期刊《Signal Transduction and Targeted Therapy》上發(fā)表了題為“Predicting gastric cancer response to anti-HER2 therapy or anti-HER2 combined immunotherapy based on multi-modal data”的研究論文。團(tuán)隊(duì)引入了一種稱為多模態(tài)（MuMo）的深度學(xué)習(xí)模型，該模型集成了患者的研究數(shù)據(jù)，以做出精確的治療反應(yīng)預(yù)測(cè)。研究結(jié)果不僅強(qiáng)調(diào)了多模態(tài)數(shù)據(jù)分析，在加強(qiáng)HER2陽(yáng)性胃癌治療評(píng)估和個(gè)性化用藥方面的重要性，還強(qiáng)調(diào)了模型的潛力和臨床價(jià)值。
  
  研究背景
  
  胃癌（GC）是全球第五大常見(jiàn)的癌癥，也是中國(guó)第二大常見(jiàn)的癌癥。大約15-30%的晚期胃或胃食管交界處腺癌，表現(xiàn)出人表皮生長(zhǎng)因子受體2（ERBB2/HER2）的擴(kuò)增或過(guò)表達(dá)。這種生物標(biāo)志物的異質(zhì)性，對(duì)有效治療構(gòu)成了重大挑戰(zhàn)，患者之間的反應(yīng)差異很大。曲妥珠單抗治療GC試驗(yàn)顯示，不到一半的HER2陽(yáng)性患者對(duì)曲妥珠單抗和化療的聯(lián)合治療有反應(yīng)，表明患者內(nèi)部和腫瘤間的顯著變異性。使治療前景進(jìn)一步復(fù)雜化的，是KEYNOTE-811研究的中期結(jié)果，盡管在標(biāo)準(zhǔn)治療中加入pembrolizumab作為一線治療，可顯著提高客觀緩解率，但這并不等同于所有患者的總生存期（OS）的統(tǒng)一提高。
  
  人工智能（AI）作為開(kāi)發(fā)多模態(tài)模型的創(chuàng)新工具的潛力很大，其優(yōu)勢(shì)在于，它能夠分析不同的數(shù)據(jù)類型，并在特征級(jí)別集成它們。然而，AI在預(yù)測(cè)治療反應(yīng)方面的應(yīng)用，仍處于起步階段，特別是用于預(yù)測(cè)復(fù)雜疾?。ㄈ?GC）。預(yù)測(cè)治療反應(yīng)，需要更精細(xì)的數(shù)據(jù)集。此外，治療數(shù)據(jù)集的不完整性，對(duì)AI模型構(gòu)建和學(xué)習(xí)過(guò)程，提出了技術(shù)挑戰(zhàn)。在現(xiàn)實(shí)的抗HER2治療或抗HER2聯(lián)合免疫治療情況下，患者的影像學(xué)病史也許僅部分可用。
  
  為了應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，本研究旨在使用全面的分析方法，來(lái)準(zhǔn)確預(yù)測(cè)接受抗HER2治療或其聯(lián)合免疫治療的GC患者的治療反應(yīng)。團(tuán)隊(duì)收集了一個(gè)包含429名患者的綜合多中心數(shù)據(jù)集，整合了基線治療階段的各種信息模式，包括放射學(xué)計(jì)算機(jī)斷層掃描（CT）、病理全玻片圖像、放射學(xué)和病理報(bào)告，以及一般的患者信息。團(tuán)隊(duì)的研究，集中在北京大學(xué)腫瘤醫(yī)院接受治療的兩個(gè)不同的患者隊(duì)列：抗HER2（接受抗HER2治療和化療的患者和其聯(lián)合免疫治療（接受抗HER2治療聯(lián)合抗PD-1/PD-L1免疫檢查點(diǎn)抑制劑[ICI]和化療的患者）隊(duì)列。團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了一個(gè)統(tǒng)一的、基于transformer的深度學(xué)習(xí)模型，稱為Multi-Mo dal模型（MuMo），它有效地結(jié)合了多模態(tài)輸入，來(lái)預(yù)測(cè)治療反應(yīng)。研究結(jié)果表明，MuMo能夠從多模態(tài)數(shù)據(jù)中提取互補(bǔ)的見(jiàn)解，并提供更準(zhǔn)確的治療反應(yīng)預(yù)測(cè)。
  
  研究進(jìn)展
  
  MuMo在抗HER2隊(duì)列中的預(yù)測(cè)性能
  
  MuMo在預(yù)測(cè)抗HER2隊(duì)列的治療反應(yīng)方面，顯示出有希望的療效，曲線下面積（AUC）評(píng)分為 0.821（95%置信區(qū)間[CI]：0.692-0.949）。此外，MuMo表現(xiàn)出令人印象深刻的治療所需數(shù)量，值為1.83（95%CI：1.28–4.24），表明其在預(yù)測(cè)治療反應(yīng)方面效率很高。MuMo的預(yù)測(cè)性能，超過(guò)了類似測(cè)試中6名臨床醫(yī)生的預(yù)測(cè)性能，甚至與這些臨床醫(yī)生的咨詢綜合評(píng)分相匹配。MuMo在區(qū)分無(wú)反應(yīng)者和反應(yīng)者方面，表現(xiàn)出很強(qiáng)的區(qū)分能力，AUC評(píng)分為0.884（95%CI：0.745–1.000）。這一表現(xiàn)突出了MuMo在多中心數(shù)據(jù)案例中的有效性。團(tuán)隊(duì)還利用兩個(gè)公共數(shù)據(jù)集，展示了MuMo框架的靈活可擴(kuò)展性：用于胃腺癌的TCGA-STAD和用于浸潤(rùn)性乳腺癌的TCGA-BRCA。團(tuán)隊(duì)根據(jù)MuMo的預(yù)測(cè)評(píng)分，將每個(gè)隊(duì)列分為高風(fēng)險(xiǎn)組和低風(fēng)險(xiǎn)組。低風(fēng)險(xiǎn)組表現(xiàn)出更長(zhǎng)的無(wú)進(jìn)展生存期（PFS）和OS增加。在獨(dú)立測(cè)試集中，兩組之間的中位OS，存在顯著差異（高風(fēng)險(xiǎn)組為6個(gè)月，低風(fēng)險(xiǎn)組為17個(gè)月）。
  
  多模態(tài)模型（MuMo）的性能。a-c 受試者工作特征（ROC）曲線顯示了MuMo在預(yù)測(cè)治療反應(yīng)、區(qū)分無(wú)反應(yīng)者和反應(yīng)方面的表現(xiàn)。這些曲線與抗HER2隊(duì)列的驗(yàn)證和測(cè)試集以及抗HER2聯(lián)合免疫治療隊(duì)列的驗(yàn)證集有關(guān)。d-f Kaplan-Meier（KM）曲線描述了基于MuMo預(yù)測(cè)的無(wú)進(jìn)展生存期（PFS）。這些曲線來(lái)自抗HER2隊(duì)列的驗(yàn)證和測(cè)試集以及抗HER2聯(lián)合免疫治療隊(duì)列的驗(yàn)證集。在Kaplan-Meier分析中，使用Youden指數(shù)將患者分為高風(fēng)險(xiǎn)（紅線）和低風(fēng)險(xiǎn)（藍(lán)線）組。對(duì)數(shù)秩（Mantel-Cox）檢驗(yàn)用于確定統(tǒng)計(jì)顯著性，雙側(cè)P值<0.05為顯著性。g-i Kaplan-Meier（KM）曲線顯示基于抗HER2隊(duì)列驗(yàn)證和測(cè)試集，以及抗HER2聯(lián)合免疫治療隊(duì)列驗(yàn)證集的MuMo預(yù)測(cè)的總生存期（OS）。j MuMo在治療反應(yīng)預(yù)測(cè)中的穩(wěn)定性分析。評(píng)估放射學(xué)和病理學(xué)數(shù)據(jù)整合（k）、各種整合模式的影響（l），以及MuMo中臨床信息的納入的消融研究（m）。誤差線表示 AUC分?jǐn)?shù)的95%置信區(qū)間（CI）
  
  MuMo在預(yù)測(cè)抗HER2聯(lián)合免疫治療隊(duì)列反應(yīng)方面的適應(yīng)性
  
  在該隊(duì)列中，MuMo表現(xiàn)出卓越的性能，AUC為0.914 （95%CI：0.803–1.000），表明響應(yīng)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性很高。此外，MuMo在PFS方面，熟練地區(qū)分高風(fēng)險(xiǎn)組和低風(fēng)險(xiǎn)組（對(duì)數(shù)秩檢驗(yàn)，P = 0.0079）和OS（對(duì)數(shù)秩檢驗(yàn)，P=0.0042），這對(duì)患者的預(yù)后和治療計(jì)劃至關(guān)重要。這一令人印象深刻的表現(xiàn)，凸顯了MuMo在適應(yīng)相對(duì)較新的治療方案（例如，抗HER2聯(lián)合免疫療法）方面的關(guān)鍵作用，其中，臨床醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)和歷史數(shù)據(jù)可能有限。MuMo等高級(jí)深度學(xué)習(xí)模型，能夠從各種隊(duì)列中提取有意義的見(jiàn)解，這表明它們?cè)谛屡d治療場(chǎng)景中，具有廣泛應(yīng)用的潛力。
  
  MuMo在治療反應(yīng)預(yù)測(cè)方面的一貫穩(wěn)定性
  
  研究結(jié)果表明，MuMo表現(xiàn)出較小的性能變異性，這是其在預(yù)測(cè)治療反應(yīng)方面，始終如一的穩(wěn)定性和可靠性的關(guān)鍵指標(biāo)。MuMo在小組咨詢中，表現(xiàn)出的性能變異性，顯著低于個(gè)體臨床醫(yī)生及其集體決策過(guò)程（Levene 檢驗(yàn)，P< 0.05）。此外，團(tuán)隊(duì)在5組隨機(jī)變化的醫(yī)生注釋中，證明了MuMo的穩(wěn)定預(yù)測(cè)性能（AUC 0.800至0.833）。這些結(jié)果凸顯了MuMo在治療反應(yīng)場(chǎng)景中，提供可靠和穩(wěn)定預(yù)測(cè)的能力。
  
  HER2陽(yáng)性GC患者的多模式數(shù)據(jù)分析的全面概述。該圖說(shuō)明了團(tuán)隊(duì)研究方法的分步工作流程，從數(shù)據(jù)收集到使用的分析技術(shù)。重點(diǎn)介紹了關(guān)鍵結(jié)果，證明了MuMo對(duì)HER2陽(yáng)性GC患者治療反應(yīng)的高度預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。
  
  研究結(jié)論
  
  MuMo的靈活性，使其成為跨學(xué)科合作的理想平臺(tái)，促進(jìn)生物信息學(xué)家、臨床醫(yī)生和數(shù)據(jù)科學(xué)家之間的知識(shí)融合。通過(guò)這樣的合作，MuMo可以不斷吸收新的研究發(fā)現(xiàn)和臨床反饋，以迭代更新和完善其算法。此外，MuMo 框架具有高度可擴(kuò)展性，可以迅速擴(kuò)展到其他癌癥類型和診斷標(biāo)志物。通過(guò)對(duì)特定隊(duì)列進(jìn)行有針對(duì)性的再訓(xùn)練，MuMo可以迅速適應(yīng)不同的癌癥，如乳腺癌或其他臨床相關(guān)的免疫組織化學(xué)（IHC）標(biāo)志物，如ER、PR和EGFR。這種適應(yīng)性不僅增強(qiáng)了該模型在各種腫瘤學(xué)應(yīng)用中的實(shí)用性，而且還支持更全面的個(gè)性化醫(yī)療方法。此外，團(tuán)隊(duì)希望探索使用從可穿戴設(shè)備和遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)工具收集的數(shù)據(jù)，例如，患者的活動(dòng)水平和生理反應(yīng)，這可以為模型提供全面的健康信息，以實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的個(gè)性化治療。
  
  總而言之，MuMo代表了一種很有前途的策略，可以利用AI功能來(lái)提高接受抗HER2或其聯(lián)合免疫治療的GC患者的反應(yīng)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。通過(guò)采用全面的多模式數(shù)據(jù)集，團(tuán)隊(duì)在實(shí)現(xiàn)個(gè)性化治療策略方面，取得了重大進(jìn)展。該模型令人印象深刻地證明了多種模式和AI的潛在整合，為未來(lái)的腫瘤學(xué)研究，提供了一個(gè)令人興奮的方向。
  
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