Het voorspellen of een patiënt al dan niet baat heeft bij een immuuntherapie met checkpointremmers kan dankzij een nieuw ontwikkeld AI-model straks mogelijk veel nauwkeuriger en eenvoudiger. SCORPIO, de naam van het AI-model, heeft voor die voorspelling namelijk genoeg aan de resultaten van routinematige bloedtests en klinische gegevens.
Het nieuwe AI-model is ontwikkeld door een team onderzoekers van het Memorial Sloan Kettering Cancer Center (MSK) en het Tisch Cancer Institute van Mount Sinai. Volgens de onderzoekers blijkt uit tests dat SCORPIO niet alleen goedkoper en toegankelijker is, maar ook beter is in het voorspellen van de respons op immuuntherapie met checkpointremmers dan de twee goedgekeurde biomarkers die momenteel hiervoor gebruikt worden.
Respons voorspellen
Immuuntherapie met checkpointremmers is een bewezen en krachtig middel tegen kanker. Echter hebben niet alle patiënten er baat bij. Omdat het een zeer kostbaar medicijn is, met mogelijk ernstige bijwerkingen, is het van groot belang om vooraf zo goed mogelijk te kunnen voorspellen óf een patiënt baat heeft bij deze behandeling.
“Er zijn enkele instrumenten die voorspellen of tumoren zullen reageren op deze medicijnen, maar die zijn meestal afhankelijk van geavanceerde genomische tests die niet overal ter wereld beschikbaar zijn. We wilden een model ontwikkelen dat kan helpen bij het nemen van beslissingen over behandeling met behulp van algemeen beschikbare gegevens, zoals routinematige bloedtesten”, vertelt co-senior auteur Luc Morris, MD, chirurg en onderzoekslaboratoriumdirecteur bij MSK.
Het door de onderzoekers ontwikkelde AI-model maakt gebruik van direct beschikbare klinische gegevens, waaronder routinematige bloedtesten die in klinieken over de hele wereld worden uitgevoerd - het volledige bloedbeeld en het uitgebreide metabole profiel. De onderzoekers ontdekten dat het AI-model beter presteert dan de testen die momenteel in de kliniek worden gebruikt.
Ruim een jaar geleden slaagden Israëlische onderzoekers er in om met een door hen ontwikkelde bio-sensortechnologie met aanzienlijk grotere nauwkeurigheid dan huidige methoden de respons voorspelt van kankerpatiënten op anti-PD1, ook een type immuuntherapie met checkpointremmers (ICI).
Ontwikkeling SCORPIO AI-model
SCORPIO is ontwikkeld door gegevens van MSK-patiënten te verzamelen. Oncologen van dit kankercentrum beschikken over een ruime en diepgaande ervaring met de behandeling van patiënten met deze geneesmiddelen. Vervolgens werd, samen met onderzoekers van Mount Sinai gebruikten ensemble machine learning AI ingezet. Die methode combineert verschillende tools om te zoeken naar patronen in klinische gegevens van bloedtesten en behandelresultaten.
Het model werd ontwikkeld met behulp van retrospectieve gegevens van meer dan 2.000 patiënten, met 17 verschillende vormen van kanker, van MSK die waren behandeld met checkpointremmers. Het model werd vervolgens getest met gegevens van nog eens 2.100 MSK-patiënten om te controleren of het in staat was om de uitkomsten met hoge nauwkeurigheid te voorspellen. Vervolgens is we het model getest op bijna 4.500 patiënten die werden behandeld met checkpointremmers in 10 verschillende fase 3 klinische onderzoeken van over de hele wereld.
“We zijn van plan om samen te werken met ziekenhuizen en kankercentra over de hele wereld om het model te testen met aanvullende gegevens van een grotere verscheidenheid aan klinische settings. De feedback die we krijgen zal ons helpen om het model verder te optimaliseren”, aldus Morris.
