Lunit AI作为癌症治疗诊断辅助工具的有效性

医疗人工智能提供商Lunit表示，新发现证明了人工智能组织分析作为癌症治疗指南的临床疗效。研究结果将在6 月 3 日至 7 日举行的 2022 年 ASCO 年会上公布。今年的ASCO会议将展示Lunit最多的研究，包括七张海报展示和四份在线出版物。

Lunit的海报展示之一详细阐述了炎症免疫表型(IIP)作为指导免疫检查点抑制剂(ICI)治疗的实用生物标志物的验证。IIP由Lunit SCOPE IO评估，Lunit的AI驱动的免疫表型分析仪，从H&E幻灯片图像中评估。

Lunit SCOPE IO通过观察肿瘤浸润淋巴细胞(TIL)的分布来分析患者的癌症组织切片图像，TIL是对抗癌细胞的免疫细胞之一。基于肿瘤微环境中TIL和癌细胞的空间分布模式，Lunit SCOPE IO将组织样本识别为三种免疫表型之一：发炎，免疫排除或免疫沙漠。

评估结果表明，发炎免疫表型(IIP)可能代表一种实用的，临床上可操作的生物标志物，可预测超过16种原发性癌症类型的良好ICI治疗结果。这项研究包括 1，800 多个样本，并与真实世界的临床结果数据配对。

“ICI治疗后的患者结局分析了具体指标，包括客观缓解率和无进展生存期。这项研究特别值得注意，因为它证明了人工智能评估的IIP作为生物标志物在不同癌症患者群体中的实用性，包括PD-L1阴性，MSS / TMB低肿瘤的患者，其中迫切需要预测性生物标志物，“Lunit首席医疗官Chan-Young Ock说。

Lunit还将就Lunit SCOPE PD-L1 TPS发表演讲，这是该公司的AI驱动的PD-L1肿瘤比例评分(TPS)分析仪。

“虽然PD-L1表达是晚期非小细胞肺癌(NSCLC)的标准生物标志物，但病理学家对PD-L1 TPS的手动评估具有实际局限性，包括观察者间变异和漫长的时间要求，”Lunit首席产品官Kyunghyun Paeng说。“通过随机试验，这项研究旨在测试我们基于人工智能的PD-L1 TPS分析仪在协助病理学家在准确性和评估时间方面进行评估的好处。

12 名董事会认证的病理学家分别在有和没有 AI 协助的情况下，在两个不同的间隔内对 199 张 NSCLC 全玻片图像的 PD-L1 TPS 进行了评分。结果表明，Lunit SCOPE PD-L1 TPS辅助病理学家评估的可行性：在AI辅助下，病理学家TPS评分的整体准确率从79.9%提高到83.2%，平均阅读时间减少了30%。

Lunit SCOPE PD-L1 TPS最近获得了CE标志，成为第一个获得监管批准的Lunit SCOPE产品。根据这项研究的结果，Lunit目前正在美国进行一项多中心关键临床试验。

该公司的其他预定海报展示包括一项临床试验，证明Lunit的AI成像解决方案在检测高危乳腺癌患者方面的准确性，以及一项评估Lunit SCOPE IO在预测三阴性乳腺癌患者新辅助化疗反应方面的临床疗效的研究。

“自2019年以来，Lunit每年都在ASCO上展示突破性的发现，我们很自豪能够展示我们迄今为止最大的一组研究，有11篇摘要，”Lunit首席执行官Brandon Suh说。“随着我们的AI生物标志物平台不断获得验证和认可，我们正在全年扩大Lunit SCOPE的早期研究和商业访问计划。

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