该人工智能工具能够区分免疫细胞和癌细胞，使研究人员能够构建一幅详细的图片，说明肺癌是如何根据免疫细胞和癌细胞的变化而进化的免疫系统在个体患者中。虽然这项研究处于早期阶段，但这种突破性的方法可以加快医生如何预测哪些患者更有可能看到其肺癌的返回，因此可以用定制的治疗计划密切监测它们。
新的AI工具- 由伦敦癌症研究所研究人员开发，与伦敦大学癌症研究所和弗朗西斯克里克研究所的科学家合作，由病理学家培训，从癌细胞中挑选免疫细胞。允许该工具映射肿瘤中的区域，其中免疫细胞数量与癌细胞数量高，患者肺癌。
使用AI工具，该团队发现，虽然肿瘤的某些部位被免疫细胞包装，但被描述为“热”区域，但肿瘤的其他部分似乎完全没有它们，它们被描述为“冷”区域。
当研究人员跟踪那些拥有较多“冷”区域的患者的病情进展时，他们发现这些患者复发的风险更高。这项研究是TRACERx(通过治疗跟踪癌症进化)肺研究的一部分，该研究由英国癌症研究中心资助，耗资1400万英镑，历时9年。
来自癌症研究所（ICR）的Yinyin Yuan博士的科学家组合了AI病理学映射技术，具有下一代测序。他们使用该工具分析来自100名非小细胞肺癌患者的样品，他们参与了Tracerx研究。
比较免疫热或冷区域瘤，研究小组评估了它们基因构成差异的程度，为它们提供了一些线索，让它们知道它们是如何应对进化压力而发生变化的。
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来自免疫系统的进化压力
该团队的研究揭示了这一点癌症在免疫寒冷区域发现的细胞可能比在充满免疫细胞的免疫炎热区域发现的癌细胞进化得更晚。研究人员认为，在免疫系统的进化压力下，免疫细胞较少的肿瘤区域可能发展出一种“隐形”机制，使它们能够躲避身体的自然防御。他们的人工智能工具可以评估一个肿瘤中有多少具有这种隐藏机制的区域——考虑到这些免疫寒冷区域与癌症复发有关，这是至关重要的。
这项早期研究将来可能会用于临床，为医生提供肉眼无法看到的关于肿瘤细胞组成的更详细信息，为个别患者量身定制治疗策略提供信息。“在我们的新研究中，我们将人工智能应用于基因数据和病理ICR计算病理学团队负责人Yinyin Yuan博士说:“我们希望通过这些图像来创造一种新的工具，在未来可以帮助挑选出那些肺癌患者中癌症复发风险最高的人。”“我们已经对肺癌如何隐藏自己以逃避免疫系统的注意有了新的认识，并且在这种情况下，肺癌可以继续进化和发展。”癌症的进化和治疗后的恢复能力是当今癌症研究人员和医生面临的最大挑战之一。我们的研究揭示了为什么一些肺癌如此难以治疗的新观点，如果没有TRACERx项目的规模和范围，我们不可能做到这一点。”
映射肺癌的演变
Charles Swanton教授，癌症研究英国领导了Tracerx倡议的首席临床医生，说：“就像在加拉帕戈斯群岛中描述的芬哲达尔文一样，癌症细胞也在响应其独特的环境中而发展，脱掉了弱者生存。这种不可阻挡的自然力量意味着在它传播之后固化癌症是一项艰巨的任务，有助于我们了解肿瘤如何造成我们所拥有的最先进和最强大的治疗方法。仅专注于肿瘤的复杂性是不够的，我们需要探索每个肿瘤的环境，并了解其影响。Tracerx已经让我们以特殊细节探索这一点，并显示了我们在疾病的不同阶段进行多种方法来脱颖而出。“
UCL癌症研究所的高级临床讲师和顾问医疗肿瘤科学家Mariam Jamal-Hanjani博士，他在Tracerx上工作以来，他曾裁员则表示：“遗憾的是，尽管患者的新治疗方案，但肺癌存活率仍然是所有癌症类型的最低类型。这可能是由于肺癌细胞的发展，抗病导致疾病恢复或恶化。Tracerx使我们能够在手术或死亡后从诊断中映射肺癌的演变，并且已经揭示了我们如何解决提供患者更好的照顾和治疗。我们没有找到新的方法来预测治疗响应和结果，但我们现在可以检测肺癌在扫描上看到肺癌。和使用患者自己的新的尖端治疗已重新编程为靶向肺癌细胞的免疫细胞可能成为现实。“
资源：癌症研究所
