首页 > 文章详情

【35under35】魏然博士：AI 风暴来袭—AI辅助胰腺癌术后精准治疗

06月05日

作者：魏然

医院：中山大学肿瘤防治中心

第八届“35under35”报名已正式结束，数百位青年肿瘤医生将继续参与后续的一系列学术活动，展示青年医生的风采！第一轮为ASCO摘要解读，候选人在2024 ASCO口头报告专题中自由选择一份进行点评，现进行集中展示，供各位品评！如您喜欢，请不吝点赞或分享，让更多的医生同道看到！同时，您也可以在下方发表您的见解哦！

魏然

主治医师，助理研究员，外科学博士/博士后

外科学博士/博士后，中山大学肿瘤防治中心，胰胆外科，主治医师，助理研究员
中国抗癌协会胰腺癌专业委员会会员
中国抗癌协会肿瘤精准治疗专业委员会会员
中国抗癌协会肿瘤胰腺病学专业委员会会员
中国胰腺病学会会员
主要从事胰腺、胆道肿瘤的转移基础与临床研究，重点关注于胆胰肿瘤的免疫微环境对现有治疗的影响。目前在International Journal of Cancer, Journal of Experimental Medicine, Journal of hematology & oncology等发表多篇SCI 论文。主持国家自然科学基金青年基金项目，参与国家自然科学基金重点项目、面上项目等多项研究。

ASCO2024解读文献

Abstract 4015：
Development and validation of AI-assisted transcriptomic signatures topersonalize adjuvant chemotherapy in patients with resectable pancreatic ductal adenocarcinoma.

建立和验证AI辅助获取的转录组特征，以实现可切除胰腺导管腺癌患者的个体化术后辅助化疗

摘要

背景

胰腺导管腺癌（PDAC）术后辅助化疗方案包括改良的FOLFIRINOX (mFFX) 或以吉西他滨为基础的方案。尽管mFFX方案更加有效，但mFFX相较于其他方案，毒性更强。目前术后辅助化疗方案的选择主要依赖于患者的体力状况评分（PS）而不是根据患者肿瘤的个体化情况量身定制。本研究旨在基于对化疗药物不同敏感性的肿瘤转录组特征，利用机器学习建立胰腺癌化疗敏感性预测模型，以指导术后个体化治疗。

方法

本研究首先采用三种临床前研究模型（肿瘤细胞原代细胞培养、肿瘤类器官、患者来源的异种移植模型）测试对化疗药物（5-氟尿嘧啶、奥沙利铂和伊利替康）敏感性，然后将模型检测到的药物敏感性与转录组特征联系起来。本研究还纳入了之前已开发得到的吉西他滨转录组特征（gemcitabine signature）。最后，研究者使用了机器学习方法“LASSO回归-随机森林”算法进行关键基因筛选，并将肿瘤微环境的关键调节基因纳入模型。学习队列分别为针对吉西他滨的GemPred（队列1）和针对mFFX的COMPASS（队列2），由此产生的基于转录组的化疗敏感性预测工具称为Pancreas-View。研究者将该预测工具在PRODIGE-24/CCTG PA6临床研究343名胰腺癌患者组成的队列（队列3）中进行了验证。

结果

结果显示该模型可识别对特定方案敏感的患者，且接受相匹配治疗的患者癌症特异性生存期（CSS）和无病生存期（DFS）均显著改善。此外，研究者发现，若患者恰好接受相匹配化疗方案治疗，相应的其拥有的预测敏感的化疗药物数量与生存呈正相关。接受“匹配”药物治疗的患者 (n = 164; 47.8%)的DFS更长，其中mFFX组的中位DFS 为 50.1 个月（分层 HR：0.31；95% CI，0.21-0.44；P＜0.001），吉西他滨组的中位 DFS 为 33.7 个月（分层 HR：0.40；95% CI，0.17-0.59；P＜0.001）。相反，接受与预测工具结果不匹配治疗的患者（n = 86；25.1%）和预测对所有药物耐药的患者（n = 93；27.1%）的 DFS较差（分别为 10.6 个月和 10.8 个月）。

结论

通过整合临床前研究模型，并借助机器学习，研究者开发了一种基于转录组特征的化疗敏感性整合预测工具，该工具可以有效识别患者对于mFFX方案各成分和吉西他滨方案的敏感性。另一方面，该模型可以避免不必要的给药从而降低毒性。

解读

该研究可看作是对PRODIGE 24/CCTG PA6部分数据的再挖掘，作为胰腺癌辅助化疗领域最为经典的临床试验之一，其确立了mFFX在胰腺癌术后辅助化疗方案的一线治疗地位，mFFX相比于吉西他滨单药方案在3/4级不良反应发生率方面较高（75.9% vs. 52.9%）^[1]，因此一直容易被人诟病以“毒性换疗效”，也影响了其在更广泛人群的应用。该研究依据三个不同的临床前研究模型，首次建立胰腺癌术后辅助化疗方案决策工具“Pancreas-View”，并在大规模临床队列中获得验证，该工具将有助于筛选不同方案潜在获益人群，特别是原本接受mFFX方案人群，可能由此获得减毒等效的替代方案。该研究的优点在于使用多个药物敏感性模型，并将预测模型在经典的临床研究队列中进行了验证，增加了研究结果的可靠性。但以转录组数据建立的预测模型本身具有其局限性，多组学的结合或许可以进一步提高其预测效能。另一方面，PRODIGE 24/CCTG PA6研究所纳入人群，很大比例在疾病进展后均更换了化疗方案，这部分人群是否会对结果的解释产生影响，以及研究者是否根据二线化疗方案的不同做了进一步分组，该摘要并没有进一步展示。最后，替吉奥作为亚洲人群胰腺癌术后辅助常用方案，在该模型中并未做专门探讨，其转录组特征是否与5-Fu相似仍需要实验验证，而这可能会影响该模型更广泛的推广。总体来说，该模型的建立是利用AI辅助临床决策的有意义的尝试，或许在未来有更多病例验证的基础上，可以进入临床使用。

指导老师点评

李升平教授—中山大学肿瘤防治中心

魏然博士所翻译、解读的这篇摘要着眼于AI辅助胰腺癌术后化疗方案临床决策，该研究依赖于PRODIGE 24/CCTG PA6部分数据，并采用了多种临床前研究模型，所得到的模型具有相当实用价值，未来或许可以在临床场景中得到应用。魏然博士解读全面，强调了研究的重要性和临床意义，同时也指出了研究的局限性，如多组学分析的纳入或许可以增加模型的预测效能。

【温馨提示】：如果您觉得魏然医生解读的好，请在下方为他点赞并将文章分享给更多的同道！当然，您也可以在下方留下您的个人见解哦！

参考文献

1. Thierry C, Pascal H, Mohamed H, Meher BA, Alice C W, Jean-Luc R, Laurence C, Eric F, Pascal A, James J B, Thierry L, Eric A, Roger F, Marc Y, Julien V, Alain S, Gilles B, Frédéric DF, Christine C, Petr K, Patrick T, Karine B-L, Faiza K-A, Jean-Louis L, Béata J, Sophie G, Christopher J OC, Claire J-Z, Patrick R, David M, Florence C, Jean-Baptiste BJNEJM. FOLFIRINOX or Gemcitabine as Adjuvant Therapy for Pancreatic Cancer. 2018;379(25).10.1056/NEJMoa1809775

责任编辑：肿瘤资讯-35under35班长