Onc.AI 携手辉瑞等机构在 ASCO 年会展示预测肺癌生存期的深度学习新成果

Onc.AI将在2025年美国临床肿瘤学会（ASCO）年会上展示其在肺癌治疗领域取得的突破性成果。此次年会将于2025年5月30日至6月3日在芝加哥举行。Onc.AI是一家专注于开发AI驱动的肿瘤学临床管理解决方案的数字健康公司。该公司将与辉瑞、贝勒斯科特·怀特医疗集团（Baylor Scott & White）和罗切斯特大学医学中心合作，在会议上展示最新的研究验证结果。 Onc.AI的核心成果是一种名为Serial CTRS的深度学习放射组学模型，该模型能够通过分析患者常规CT扫描的变化来预测晚期非小细胞肺癌（NSCLC）及其他实体瘤类型的总体生存期。这一模型已获得美国食品药品监督管理局（FDA）的突破性指定，显示出其在临床应用中的重要潜力。 此次会议的重点包括三项海报展示： 早期免疫治疗反应预测：Onc.AI在一项多机构验证研究中展示了Serial CTRS在转移性非小细胞肺癌患者早期免疫治疗反应预测中的效果。该研究结合了真实世界数据和辉瑞赞助的临床试验数据，结果表明Serial CTRS能够在治疗早期识别出反应不良的患者，从而帮助医生及时调整治疗方案。 单中心回顾性研究：罗切斯特大学医学中心的研究团队利用Serial CTRS的基线评分，回顾性地分析了转移性非小细胞肺癌患者的一线治疗决策。结果显示，该评分系统可以作为重要的预后标志，帮助医生做出更合理的治疗选择，尤其是在没有突变的患者中。 PD-(L)1免疫检查点抑制剂反应预测：通过深度学习放射组学特征进行影像统一化处理，以预测晚期非小细胞肺癌患者对PD-(L)1免疫检查点抑制剂的反应。这一研究强调了影像统一化在提高模型预测准确性方面的作用，为药物开发提供了宝贵的工具。 此外，Onc.AI还将在ASCO创新中心（IH13）向医疗肿瘤学家和生物制药公司展示其管线中的其他深度学习放射组学模型，旨在加速肿瘤学临床研究的发展。 业内人士对Onc.AI的成果给予了高度评价。贝勒斯科特·怀特医疗集团的肿瘤学主任Ronan Kelly博士表示：“这些研究结果不仅涵盖了真实世界数据，还包括了制药公司赞助的临床试验数据。Serial CTRS有可能成为医疗肿瘤学家的重要工具，同时也为优化制药公司的临床试验发展提供了新的可能性。” 罗切斯特大学医学中心的Arpan Patel博士则指出：“我们的回顾性研究表明，Onc.AI的深度学习放射组学基线评分在一线治疗决策中具有重要价值，尤其是对于没有基因突变的NSCLC患者。” Onc.AI成立于数字医疗技术快速发展的时期，其平台通过应用先进的深度学习技术于常规诊断图像，为临床上的医疗肿瘤学家提供有力支持。同时，该公司也与全球领先的制药企业合作，加速肿瘤药物的开发进程。Onc.AI的投资方包括Blue Venture Fund、Action Potential Venture Capital（GSK旗下）和MassMutual Alternative Investments等知名机构，同时也得到了美国国家癌症研究所SBIR计划的支持（项目编号：1R44CA291456-01A1）。更多信息请访问官方网站：www.onc.ai 联系方式： 媒体联系人：press@onc.ai