Establishment of an AI-based platform for predicting response to cancer immunotherapy

建立基于人工智能的平台来预测癌症免疫治疗的反应

基本信息

批准号：
22K08724
负责人：
魏菲菲
金额：
$ 2.75万
依托单位：
Kanagawa Cancer Center Research Institute
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K08724/
关键词：
がん免疫療法層別化機械学習末梢血可溶性因子低侵襲

项目摘要

本研究は、機械学習を駆使して大規模ながん免疫治療患者の末梢血可溶性因子プロファイルから免疫チェックポイント阻害薬（ICI）治療効果の予測指数（Cytokine-based ICI Response Index; CIRI）を創出し、臨床応用に向ける患者層別化ツールの開発を目的とする。本年度では、本年度は、2016年9月から2021年2月までにICI治療を受けた非小細胞肺がん患者約200例から採取した血液（治療前・治療開始6週後）を用いて、マルチプレックスサスペンションアレイにより93種の可溶性因子の血中濃度を計測した。治療効果において、一次エンドポイントの全生存期間（OS）を予測ターゲットとした。機械学習アルゴリズムのRandom Survival Forest法を用いてOS予測に重要な可溶性因子を選出した。まず、Trainingコホートを用いて層別化モデルの構築したところ、ベースライン可溶性因子を用いてICI治療後のOS予測するのにC-indexが0.667であり、時間依存性ROC解析においてAUCが0.69～0.90を維持することが確認できた。CIRIに従って123例の患者を層別化した結果、high-riskグループと比べてlow-riskグループの中央生存時間が552日有意に（P<0.0001）長く、ハザード比（HR）が0.320であることが明らかになった。また、Validationコホート（登録期間2020年2月から2021年2月；99例）を用いたモデルの検証を行ったところ、OS予測にC-indexが0.700であり、時間依存性AUCが0.60～0.92を維持することが確認できた。CIRIでhigh-riskと予測されたグループに対して、low-riskグループのOSは521日有意に（P<0.0001）長く、HRが0.274であることが確認できた。

这项研究利用机器学习从癌症免疫治疗患者的外周血可溶性因子谱中创建免疫检查点抑制剂 (ICI) 治疗效果的预测指数（基于细胞因子的 ICI 反应指数；CIRI），目的是开发一种患者分层工具。供临床应用。今年，我们将使用从2016年9月至2021年2月（治疗前和治疗开始后6周）接受ICI治疗的约200名非小细胞肺癌患者采集的血液，测量93种可溶性因子的血液浓度。使用悬浮阵列。关于治疗效果，主要终点总生存期（OS）被用作预测目标。我们使用机器学习算法随机生存森林方法选择了对于预测 OS 很重要的可溶性因素。首先，使用训练队列构建分层模型，使用基线可溶性因子预测 ICI 治疗后的 OS 的 C 指数为 0.667，时间依赖性 ROC 分析中的 AUC 为 0.69 至 0.69，证实为 0.90。维持。根据 CIRI 对 123 名患者进行分层后，低风险组的中位生存时间显着长于高风险组 552 天（P<0.0001），风险比（HR）为 0.320。。此外，当我们使用验证队列（注册期为2020年2月至2021年2月；99名患者）验证模型时，OS预测的C指数为0.700，时间依赖性AUC为0.60至0.92。认为经证实，与 CIRI 预测的高危组相比，低危组的 OS 显着延长 521 天（P<0.0001），HR 为 0.274。

项目成果

期刊论文数量（0）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

腫瘍細胞からネットワークへ－遺伝子変異とサイトカインネットワークによる腫瘍微小環境の形成と制御

从肿瘤细胞到网络——基因突变和细胞因子网络形成和控制肿瘤微环境

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
魏菲菲;笹田哲朗
通讯作者：
笹田哲朗

Clinical roles of soluble PD-1 and PD-L1 in plasma of NSCLC patients treated with immune checkpoint inhibitors.

使用免疫检查点抑制剂治疗的 NSCLC 患者血浆中可溶性 PD-1 和 PD-L1 的临床作用。

DOI：
10.1007/s00262-023-03464-w
发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
0
作者：
Hidetomo Himuro; Yoshiro Nakahara; Yuka Igarashi; Taku Kouro; Naoko Higashijima; Norikazu Matsuo; Shuji Murakami; Feifei Wei; Shun Horaguchi; Kayoko Tsuji; Yasunobu Mano; Haruhiro Saito; Koichi Azuma; Tetsuro Sasada
通讯作者：
Tetsuro Sasada

機械学習を用いた末梢血サイトカインに基づくがん免疫治療層別化予測ツールの開発

利用机器学习开发基于外周血细胞因子的癌症免疫治疗分层预测工具