人工智能辅助的PD-L1肿瘤比例评分在非小细胞肺癌中预测免疫检查点抑制剂响应的临床验证

PD-L1肿瘤比例评分在非小细胞肺癌免疫检查点抑制剂响应预测中的人工智能解读临床验证

在肿瘤治疗和诊断领域，PD-L1（Programmed Death-Ligand 1）肿瘤比例评分（TPS）的评估是一项至关重要的工作，特别是在针对非小细胞肺癌（NSCLC）的免疫检查点抑制剂（ICI）治疗反应预测方面。然而，由病理学家评估PD-L1 TPS受主客观因素的限制，如内观察者/间观察者偏差以及肿瘤内异质性等问题。最近的研究表明，应用人工智能（AI）技术为病理图像提供量化的生物标记物评估能力，预示着AI在病理学诊断中的应用前景。

由首尔国立大学仁川医院的Hyojin Kim博士、Seokhwi Kim博士以及其他作者共同进行的这项研究成果发表在2024年5月9日的《JCO Precision Oncology》（精准肿瘤学杂志）上，研究中开发了一种AI分析器来评估PD-L1 TPS，并与多位董事级病理学家进行了比较，验证了其在预测接受ICI单药治疗的晚期NSCLC患者临床疗效方面的性能。

研究流程

AI分析器的开发利用了393,565个由董事级病理学家注释的PD-L1表达肿瘤细胞，这些细胞来自802张全幅图像，经过22C3 PharmDx免疫组化（IHC）染色。AI分析器的临床表现在一个外部队列的430张WSI（来自患有NSCLC的患者）中进行了验证。

在外部队列中，三位病理学家执行了注释工作，并将他们的共识TPS与基于AI的TPS相比较。研究得出了重要发现：AI分析器评估的PD-L1 TPS与病理学家的评估有显著的正相关（斯皮尔曼系数为0.925；p＜0.001），在利用独立AI模型预测肿瘤反应和无进展生存期方面，表现出与病理学家类似，甚至更好的临床性能。

研究结果

PD-L1 TPS由AI分析器评估，可以准确预测晚期NSCLC患者接受ICI治疗的肿瘤反应和PFS。研究发现，AI分析器在TPS 1%-49%和TPS %组中，比病理学家阅读得出的预后更好。

研究意义

AI分析器在评估TPS方面与病理学家保持一致，具有重要的科学价值和应用价值。该研究不仅体现了AI在支持病理学家之间的一致性方面的潜力，同时也展示了AI in the prediction of ICI response in NSCLC的潜在作用。

作者信息及贡献

文章的主要作者为Hyojin Kim博士和Seokhwi Kim博士，他们归属于首尔国立大学医院。该项目得到了首尔国立大学仁川医院和Lunit Inc.的支持。所有作者均对研究的各个方面负责，并提供了最终的批准。

结论

这项研究证明了AI在精准癌症医疗和PD-L1 TPS解读中具有重要作用，特别是当考虑到精确解读公认的困难性时，AI提供了一个重要的辅助工具。随着病理学继续向数字化和高精度评估转变，AI技术将进一步推动精准肿瘤治疗的发展。