中新网上海12月5日电(记者 陈静)乳腺癌是全球女性发病率最高的癌症。腔面型乳腺癌患者占乳腺癌患者总数近七成。
记者5日获悉，中国医学专家首次运用AI模型驱动临床研究，找到免疫调节型和RTK驱动型的腔面型乳腺癌患者精准治疗靶点，通过匹配相应靶向药物，证实可显著提升疗效。复旦大学附属肿瘤医院乳腺肿瘤中心主任兼多学科综合诊治团队首席专家邵志敏教授领衔团队获得的研究成果发表在国际知名期刊《肿瘤细胞》上。据悉，此前，专家们已将腔面型乳腺癌精准划分为4个亚型：经典腔面型(SNF1)、免疫调节型(SNF2)、增殖型(SNF3)和RTK驱动型(SNF4)。
“以CDK4/6抑制剂为代表的乳腺癌新型小分子药物，在延长晚期腔面型乳腺癌患者生存期方面发挥重要作用。”邵志敏教授指出，“对CDK4/6抑制剂耐药后的患者面临治疗方案不统一、疗效不佳等问题，亟待根据肿瘤的分子特征精准匹配治疗方案，同病异治提升疗效。”
本次发布的这项名为LINUX的多中心、随机、对照Ⅱ期平台临床试验研究，聚焦晚期腔面型乳腺癌患者耐药后的治疗困局，研究团队基于上述分型，创新设计由人工智能AI分子模型驱动的临床研究。据介绍，研究通过训练成熟的AI分子模型，直接对乳腺癌患者的临床生物信息进行深度且快速解读，解决基因测序仅能覆盖数量有限的可成药靶点，难以应对肿瘤复杂异质性和动态演变等问题。
“AI分子模型作为‘超级大脑’，整合形态学、肿瘤微环境等海量微观信息，5分钟内就可出具分子分型结果，将精准诊疗的门槛和成本降至极低。”研究团队成员、复旦大学附属肿瘤医院乳腺外科范蕾教授说，基于AI分子模型快速且精准的分型，研究团队进一步为不同亚型推断出其潜在的精准治疗靶点，并匹配相应的靶向药物，以观察其疗效。临床研究首次证实，对于免疫调节型和RTK驱动型的腔面型乳腺癌患者，不同的精准治疗策略让客观缓解率分别从30%提升至65%、从20%跃升至70%；两个亚型的患者中位无进展生存期均实现翻倍以上延长。
研究团队的江一舟教授指出：“我们能根据实时入组数据，动态优化患者分配，快速识别有效方案并淘汰无效方案，极大提升了药物研发和临床验证的效率。”
据悉，邵志敏教授领衔团队拟开展针对免疫调节型(SNF2)和RTK驱动型(SNF4)患者精准治疗方案的多中心、随机对照Ⅲ期临床试验，在更大规模的患者群体中验证其有效性和优越性。
