AI血液检测助力胰腺癌患者快速评估治疗效果

约翰霍普金斯大学基梅尔癌症中心的研究团队开发了一种新的人工智能（AI）血液检测方法，能够通过检测肿瘤释放到血液中的DNA片段来评估胰腺癌患者对治疗的反应。这项技术名为ARTEMIS-DELFI，能够比现有的影像学和其他临床及分子标志物更快、更准确地预测治疗效果。研究结果发表在《Science Advances》杂志上。 ARTEMIS-DELFI与另一种名为WGMAF的检测方法进行了比较测试，后者是一种基于肿瘤活检和循环无细胞DNA的分析方法。研究团队使用这些技术监测了两项大型胰腺癌临床试验中患者的治疗反应。第一项试验为CheckPAC，主要测试免疫疗法的效果；第二项试验为PACTO，用于验证ARTEMIS-DELFI在多种疗法中的有效性。 在试验中，ARTEMIS-DELFI被发现在治疗开始后仅四周内就能有效识别哪些患者对治疗有响应。相比之下，许多患者缺乏足够的肿瘤样本，导致WGMAF的效果受到影响。此外，ARTEMIS-DELPI不仅适用于更多患者，操作也更加简便，因此被视为更有前景的技术。 这项技术的核心在于使用机器学习技术扫描数百万个循环无细胞DNA片段，从而快速判断治疗是否有效。胰腺癌患者通常在晚期才被诊断出来，病情发展迅速，能够早期判断治疗效果尤为重要。研究负责人Victor E. Velculescu博士表示：“我们希望在最短的时间内判断所选疗法是否帮助患者。如果发现无效，可以及时切换其他疗法。” 该技术的“快速失败”特性有望显著改善胰腺癌患者的治疗决策过程。首席研究员Carolyn Hruban指出，ARTEMIS-DELFI方法比传统肿瘤样本检测更为简便，成本更低，且适用范围更广。未来，研究人员计划进行前瞻性研究，进一步测试ARTEMIS-DELFI能否帮助医生更有效地找到有效的治疗方案，进而改善患者的治疗结果。 除了胰腺癌外，类似的检测方法也有望应用于其他类型的癌症。研究团队在今年早些时候发表于《Nature Communications》的一项研究中表明，一种称为DELFI-TF的方法在评估结肠癌患者的治疗反应方面同样具有潜力。 业内人士认为，这项新技术不仅有望提高胰腺癌治疗的个性化水平，还可能为其他癌症的早期监测和治疗决策带来重要突破。约翰霍普金斯大学基梅尔癌症中心在癌症研究领域一直处于领先地位，此次ARTEMIS-DELFI的成功开发再次彰显了其在精准医疗领域的创新实力。