炸裂！ AI预测肿瘤化疗疗效！？

化疗是很多肿瘤病人谈之色变的治疗：脱发、呕吐、吃饭没有味道甚至手脚麻木这些副作用会增加病人的紧张、焦虑甚至恐惧。然而，虽然副作用明显，但目前肿瘤治疗中，化疗又是最重要的选择。比如肠癌病人，手术后往往会开始长达6个月的辅助化疗（根治性手术后为了降低远期复发而做的化疗），目前标准治疗都是“奥沙利铂联合氟尿嘧啶或卡培他滨”的FOLFOX/XELOX方案，对于部分人来说真的是一种煎熬……因为奥沙利铂的神经毒性很难耐受：走起路来软绵绵的，不知深浅;手指头像过电一样疼，不敢碰冷的东西;吃东西没味，甚至半年过去了还不好。是的，这些都是奥沙利铂的神经毒性。既然副作用这么严重那能不能不用呢？抱歉，目前非它不可，以前还有个伊立替康可以替换，可是后来被踢到了一线后的治疗。虽然IDEA研究可以让部分III期病人将化疗时间缩短至3个月，但临床上仍然会有许多病人担心复发。有没有一种方案可以既减少患者复发的风险和焦虑，又能降低化疗的毒副作用呢？其实医学研究者一直在做这样的努力，而今年的一篇研究报道让我们看到了这一希望和曙光！

2022年ASCO（美国临床癌症协会）年会最新发表的一篇研究，由匹兹堡大学医学院鲁兴华教授，美中爱瑞肿瘤医院首席医学官孙旻教授和Katherine Pogue-Geile教授协同开发的一个人工智能（AI）临床决策系统，展示了在指导结肠癌辅助治疗的应用前景。通过大数据，该课题组开发了一套AI临床决策系统用于鉴别奥沙利铂适应组（明显受益于此药物人群）及非适应组。课题组用大规模（N=1065）的三期临床实验数据（NSABP C-07 和 C-08）验证了AI系统的临床应用价值。他们发现约半数病人（N=526）被判别为适应组，这组病人接受奥沙利铂治疗后，8年复发率从38.4%降低到27.2%，所以这些病人应该接受奥沙利铂治疗。他们同时发现AI系统判别的非适应组（N=539）病人在仅用FULV治疗下已经能得到最好的疗效（8年复发率为26.8%），而且添加奥沙利铂对这组病人疗效没有任何改进（8年复发率为28.3%）。

研究意义在于，通过AI，医生可以筛选出不需要奥沙利铂也能达到一样效果的个体，对于病人来说，避免使用奥沙利铂不仅可以减少神经毒副作用，还能减少医疗费用。

不仅如此，课题组还发现，奥沙利铂适应组的病人对贝伐单抗有很好的响应。术后辅助治疗FOLFOX基础上进一步联合贝伐珠单抗，可以将8年复发率由基础的28%降低到16%。这一发现甚至有可能改变临床实践！

未来的研究方向将聚焦在奥沙利铂非适应组病人是否联合伊立替康能进一步降低远期复发风险，我们期待这样的数据。

作者认为，该研究充分显示了AI决策系统在临床实践应用的潜在价值。如果将来临床实践中应用类似于该系统的AI方法指导医生为结肠癌辅助治疗患者选药，全球数十万病人可以有更好的临床预后（低复发率）并大幅度减少不必要的过度治疗及其带来的毒副作用。进一步将类似的AI系统应用于晚期结肠癌可能会改善逾百万结肠癌病人的预后和生命质量。

不仅仅是肠癌，随着AI决策系统在更多肿瘤病人的应用和验证，肺癌、乳腺癌等常见肿瘤都可能通过AI这个系统，为每一个患者带来真正的个体化精准治疗。这项将最新的科学前沿技术与传统医学融合的系统将开创肿瘤治疗一个新的时代。