人工智能揭示对治疗反应不同的新乳腺癌类型

科学家使用人工智能来识别乳腺癌模式，并发现五种新疾病，每种疾病都配有不同的个性化治疗。

他们的研究将人工智能和机器学习应用于乳腺肿瘤的基因序列和分子数据，以揭示先前被归类为一种类型的癌症之间的重要差异。

这项由伦敦癌症研究所研究小组领导的新研究发现，其中两种类型比其他类型更容易对免疫疗法产生反应，而另一种类型更容易复发他莫昔芬。

研究人员正在开发针对这些类型乳腺癌的测试，这些测试将用于在临床试验中选择不同药物的患者，目的是使个性化治疗成为治疗的标准部分。

研究人员之前以同样的方式使用人工智能发现了五种不同类型的肠癌，肿瘤学家现在正在评估它们在临床试验中的应用。

目的是将人工智能算法应用于多种类型的癌症——并为每个人提供关于他们对治疗的敏感性、可能的进化路径以及如何对抗耐药性的信息。

今天(星期五)发表在《NPJ乳腺癌杂志》上的这项新研究不仅可以帮助女性选择治疗乳腺癌，还可以确定新的药物靶点。

癌症研究所(ICR)-一个慈善和研究机构-通过自己的慈善捐款资助这项研究。

大多数乳腺癌发生在乳腺导管的内部细胞中，由雌激素或黄体酮“喂养”。这些被归类为“内腔A”肿瘤，通常具有最好的治愈率。

然而，这些组中的患者对标准治疗(例如他莫昔芬)或新治疗的反应是非常不同的-如果患者复发，就需要治疗-例如免疫治疗。

研究人员将人工智能训练计算机软件应用于大量关于癌症遗传学、乳腺初级管腔的分子和细胞组成以及患者存活率数据的数据。

一旦经过训练，人工智能可以识别五种不同类型的疾病，并对治疗有特定的反应模式。

癌症类型被标记为“炎症”的女性，其肿瘤中有免疫细胞，而高水平的蛋白质被称为PD-L1，这表明她们可能对免疫疗法有反应。

另一组患者患有“三阴性”肿瘤——对标准激素疗法没有反应——但各种指标表明，他们也可能对免疫疗法有反应。

8号染色体肿瘤特异性改变的患者在接受三苯氧胺治疗时的存活率比其他组更差，平均42个月后更容易复发——而不同肿瘤类型的患者在83个月后复发了许多干细胞。这些患者可能受益于延迟或防止晚期复发的额外或新的治疗。

这项新研究中发现的标记物并没有挑战乳腺癌的整体分类——但它们确实在该疾病的现有细分中发现了其他差异，这对治疗具有重要意义。

利用人工智能来理解癌症的复杂性和演变是ICR追求的核心战略之一，作为一项开创性研究计划的一部分，旨在打击癌症适应和抵抗药物的能力。ICR正在筹集7500万英镑，投资1500万英镑在新的癌症药物发现中心，举办世界上第一个“反进化”疗法项目。

伦敦癌症研究所系统和精确癌症医学小组的负责人Anguraj Sadanandam博士说：

“我们正处于医疗保健革命的前沿，因为我们真正抓住了人工智能和机器学习可以开辟的可能性。

“我们的新研究表明，AI可以识别超出人眼极限的乳腺癌模式，并指出我们已经停止了对标准激素疗法有反应的新治疗方法。AI有这个能力。对于更广泛的使用，我们认为我们将能够将这项技术应用于所有癌症，甚至为目前尚未成功选择的癌症开辟新的治疗可能性。”

Maggie Cheang博士是不同类型乳腺癌研究的先驱，也是伦敦癌症研究所基因组分析临床试验小组的负责人，他说：

“医生多年来一直使用目前的乳腺癌分类作为治疗指南，但它非常粗糙。似乎患有相同类型疾病的患者通常对药物的反应非常不同。

“我们的研究使用人工智能算法来寻找迄今为止人类分析遗漏的乳腺癌模式——并发现其他类型的疾病以非常特殊的方式对治疗做出反应。

“这项研究令人兴奋的意义之一是，它可以选择对免疫疗法反应良好的女性，即使他们对癌症的广泛分类表明这些治疗对他们不起作用。

“我们研究中使用的人工智能也可以用于为那些最有可能出现晚期复发的人寻找新的药物，这在雌激素相关的乳腺癌中常见超过5年，可能会引起患者相当大的焦虑。”

除了ICR慈善基金，这项工作还得到了伦敦癌症研究所NIHR生物医学研究中心和皇家马斯登NHS基金会信托基金的支持。

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