Analizador de hematoxolina y eosina impulsado por IA predice resultados del tratamiento de inmunoterapia en cáncer de pulmón

Un estudio innovador ha demostrado que el análisis de inteligencia artificial (IA) de las estructuras linfoides terciarias (TLS) en tumores puede predecir la respuesta al tratamiento en pacientes con cáncer de pulmón de células no pequeñas (CPCNP).

El estudio exploró el uso del Lunit SCOPE IO de Lunit (Seúl, Corea del Sur), un analizador de hematoxilina y eosina (H&E) impulsado por IA diseñado para identificar TLS en el microambiente tumoral (TME), para predecir los resultados de la inmunoterapia en casos de cáncer de pulmón. Lunit SCOPE es un conjunto de software impulsado por IA que analiza imágenes de patología digital de portaobjetos de tejido y ayuda en el desarrollo de biomarcadores de IA. Su objetivo es mejorar los flujos de trabajo y proporcionar a los médicos e investigadores datos clínicos más precisos y anticipativos. Lunit SCOPE IO se creó utilizando un amplio conjunto de datos de imágenes de portaobjetos completas teñidas con H&E procedentes de 18 tipos diferentes de cáncer en todo el mundo. La plataforma abarca varias herramientas y ensayos de análisis de tejidos basados en IA destinados a optimizar los flujos de trabajo de patología digital, el diagnóstico y el desarrollo de fármacos. Lunit SCOPE IO evalúa el TME mediante análisis H&E y ofrece información de pronóstico clínico basada en IA. Además, se encuentran disponibles servicios de análisis de portaobjetos de inmunohistoquímica (IHC) impulsados por IA, incluidos Lunit SCOPE PD-L1, Lunit SCOPE HER2, Lunit SCOPE ER/PR y otros.

El nuevo estudio se basa en hallazgos de investigaciones anteriores que indican que la presencia de TLS podría funcionar como un marcador predictivo de la eficacia del tratamiento inmunooncológico. El estudio analizó una cohorte de 85 pacientes con CPCNP a quienes se les administraron inhibidores de puntos de control inmunológico (ICI). Los resultados revelaron que el uso de Lunit SCOPE IO para la evaluación de TLS estableció correlaciones clínicamente sustanciales con la supervivencia general (SG) de los pacientes. En particular, entre los pacientes con TLS detectado, 25 exhibieron una supervivencia general significativamente extendida en comparación con los 60 pacientes sin TLS. Esta correlación persistió independientemente de la expresión de PD-L1, un biomarcador reconocido para la respuesta al tratamiento en pacientes con CPCNP. Estos hallazgos subrayan el potencial del análisis TLS guiado por IA como biomarcador para pronosticar la respuesta al tratamiento en personas con CPCNP.

"A través de una colaboración rigurosa y tecnología de vanguardia, nuestro estudio ilumina un camino prometedor hacia una mejor predicción de los resultados del tratamiento del cáncer de pulmón", dijo Brandon Suh, director ejecutivo de Lunit. "El potencial del análisis TLS a través de Lunit SCOPE IO para predecir la respuesta a la inmunoterapia representa un significativo paso adelante para comprender mejor la biología del cáncer y hacer que el análisis de IA del TME sea una parte procesable de la atención del cáncer".

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