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【2025EHA抢先看】AI赋能严重急性移植物抗宿主病的强化预防

05月23日

编译：肿瘤资讯

来源：肿瘤资讯

2025年6月12日~6月15日，第30届欧洲血液学会（EHA）年会将在“艺术之都”意大利米兰隆重举行。2025年5月14日15时59分（当地时间），大会提前公布了近4000项研究的最新成果。其中，中国学者Yigeng Cao教授团队将汇报“单倍体相合移植中自主AI驱动的严重急性移植物抗宿主病强化预防的单中心II期概念验证试验结果”（摘要号：261）引起了广泛关注。

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单倍体相合移植中自主AI驱动的严重急性移植物抗宿主病强化预防：一项单中心II期概念验证试验

英文标题：AUTONOMOUS AI-DRIVEN INTENSIFIED PROPHYLAXIS OF SEVERE ACUTE GRAFT-VERSUS-HOST DISEASE IN HAPLOIDENTICAL TRANSPLANTS: A SINGLE-CENTRE, PROOF-OF-CONCEPT, PHASE 2 TRIAL
摘要号：S261

研究背景

前瞻性自主人工智能（Artificial Intelligence, AI）临床试验在癌症诊疗路径中仍属罕见，且需将多模态患者精准变量直接整合至诊疗流程方能实现。然而，由于部分区域医院信息系统（Hospital Information System, HIS）的碎片化与复杂性，此类整合的普适性尚未明确。严重（3-4级）急性移植物抗宿主病（Acute Graft-Versus-Host Disease, aGVHD）仍是单倍体相合（Haploidentical, Haplo）或HLA不匹配无关供体（Mismatched Unrelated Donor, MMUD）造血细胞移植后的重大风险。

研究目的

评估daGOAT模型指导精准时机与剂量加用低剂量芦可替尼（ruxolitinib）以预防Haplo/MMUD移植后严重aGVHD的安全性与有效性。主要终点为前瞻性实验组移植后100天内严重aGVHD总发生率，预设次要终点包括移植后100天内各器官aGVHD发生率、100天无GVHD无复发生存期（GVHD-Free Relapse-Free Survival, GRFS）及180天总生存率。

研究方法

本研究为单中心概念验证试验（NCT05600855），将既往开发的AI模型（daGOAT）整合至HIS系统，用于指导Haplo移植患者严重aGVHD的自主强化预防。daGOAT自动监测141项动态临床协变量以预测即将发生的严重aGVHD。

模型判定的高危患者推荐接受预防性低剂量芦可替尼（Janus激酶[JAK]1/2选择性抑制剂）。参与试验前，医患双方均同意遵循AI建议。

研究结果

在59例被模型判定为高危的患者中，芦可替尼用药时机与剂量的依从率达88%（52例）。实验组移植后100天内严重aGVHD总发生率为6%（7/115），显著低于匹配对照组（16% [46/280]，P=0.008）。100天GRFS为92%（95%CI 87%～97%；风险比=0.39），显著优于对照组（81% [95%CI 77%～86%]，P=0.007）。daGOAT的应用未增加芦可替尼相关不良事件发生率。

对62名临床医师的调研显示，模型总体接受度良好，但多数医师关注芦可替尼安全性监测需求。

研究结论

本研究证实了机器学习模型指导严重aGVHD精准预防干预的可行性，为自主AI在移植后管理中的应用提供了概念验证。

参考文献

EHA Library. Cao Y. 06/13/2025; 4159338; S261

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责任编辑：Amiee
排版编辑：Amiee

05月23日

尹青

淄博市周村区人民医院 | 病理科

AI驱动的动态风险分层模型（daGOAT）通过实时整合免疫重建、细胞因子谱等141项动态临床指标，突破了传统固定用药模式，为造血干细胞移植后并发症管理提供了创新解决方案。