Forscher haben ein bahnbrechendes AI-Modell, SCORPIO (Surrogate Classification and Response in Oncology), entwickelt, das die Vorhersage der Patientenreaktionen auf Immun-Checkpoint-Inhibitoren, eine Medikamentenklasse in der Krebsimmuntherapie, verbessert.
Dieses innovative Modell nutzt routinemäßige Blutuntersuchungen und klinische Daten, um Patienten zu identifizieren, die wahrscheinlich von diesen Therapien profitieren, und reagiert damit auf den globalen Bedarf an optimierter Patientenauswahl.
Das Modell wurde in Zusammenarbeit zwischen dem Memorial Sloan Kettering Cancer Center und dem Tisch Cancer Institute am Mount Sinai entwickelt und zielt darauf ab, zugängliche und kosteneffektive Werkzeuge in der Onkologie bereitzustellen.
Dr. Luc Morris, eine führende Figur in der Forschung, betont die Bedeutung der Verfeinerung der Patientenauswahl, da nicht alle Patienten positiv auf Immun-Checkpoint-Inhibitoren reagieren, die teuer sein können.
Die Grundlage des Modells basiert auf einem umfangreichen Datensatz von fast 10.000 Patienten mit verschiedenen Krebsarten, der Machine-Learning-Algorithmen verwendet, um bedeutungsvolle Muster aus klinischen Daten zu extrahieren.
Durch die Verwendung gängiger Metriken wie vollständige Blutbilder kann SCORPIO nahtlos in bestehende Arbeitsabläufe im Gesundheitswesen integriert werden, was besonders wertvoll für Regionen mit begrenzten Ressourcen ist.
Da die Forscher planen, SCORPIO weltweit zu verbreiten, wird die Zusammenarbeit mit Krankenhäusern als entscheidend erachtet, um die prädiktiven Fähigkeiten weiter zu verfeinern und sicherzustellen, dass das Modell in verschiedenen klinischen Umgebungen relevant bleibt.
Das SCORPIO-Modell stellt einen bedeutenden Schritt in Richtung universeller Gesundheitsgerechtigkeit in der Krebsbehandlung dar, indem es Barrieren in globalen Gesundheitssystemen minimiert und den Weg für personalisierte Behandlungsansätze ebnet.
Diese Forschung hebt die Notwendigkeit weiterer Studien hervor, um die prädiktive Genauigkeit in der Krebsbehandlung zu verbessern und zeigt das Potenzial der KI, das Krebsmanagement zu transformieren und die Patientenergebnisse zu verbessern.