佛罗里达州梅奥诊所癌症中心的科学家表示，最近的一项研究正在验证基因组测序的用途，以预测胃癌患者从化疗或免疫疗法中获益的可能性。他们的论文(“胃癌预后和预测32基因特征的开发和验证”)发表在《自然通讯》上。

“胃癌是全世界癌症相关死亡的主要原因之一，”佛罗里达州梅奥诊所癌症中心佛罗里达州卫生部癌症主席TaeHyunHwang博士说。Hwang指出，作为治疗计划的一部分，大多数胃癌患者都接受化疗，有时也接受免疫疗法。然而，并非所有患者都能从这些疗法中获益。“我们试图利用基因组测序建立一个模型，预测患者从化疗或免疫疗法中获益的可能性，”Hwang补充道。

为了构建这个模型，Hwang和他的团队开发并实施了一种机器学习算法，该算法集成了来自5,000多名患者的遗传数据。然后，该团队开发了一个由32个基因组成的分子特征，可用于指导患者护理决策。

“基因组分析可以提供预后和预测信息来指导临床护理。目前缺乏可靠预测胃癌患者对化疗和免疫检查点抑制反应的生物标志物，”研究人员写道。

“在这项回顾性分析中，我们使用机器学习算法NTriPath来识别胃癌特异性32基因特征。通过对567名患者肿瘤中这32个基因的表达水平进行无监督聚类，我们确定了四种可预测生存的分子亚型。然后，我们构建了一个具有线性核的支持向量机，以生成可预测五年总体生存率的风险评分，并使用三个独立数据集验证风险评分。我们还发现，分子亚型可以预测胃切除术后对辅助5-氟尿嘧啶和铂类治疗的反应，以及转移性或复发性疾病患者对免疫检查点抑制剂的反应。

“总之，我们表明32基因特征是一种有前途的预后和预测生物标志物，可以指导胃癌患者的临床护理，并且应该以前瞻性的方式使用大型患者队列进行验证。”

“我们很高兴我们的32基因特征不仅提供了预后信息，还预测了患者从化疗和免疫治疗中受益，”Hwang说。“特别令我们惊讶的是，我们确定的32个基因特征能够预测患者对免疫治疗的反应，因为确定胃癌患者免疫治疗反应的可靠生物标志物一直是该领域的一个挑战。”

Hwang解释说，32基因分子特征仍需要前瞻性验证，但他相信它最终将能够识别出可能对化疗和免疫疗法产生反应的患者。“同样，我们还能够识别出不太可能从化疗和免疫疗法中受益的患者，从而使他们免受这些疗法的潜在副作用，”他补充道。

该团队正在致力于开发基于单个或多个基因表达水平的新检测方法，以使生物标志物更容易在临床环境中使用和部署。

“我们正在研究人工智能算法，利用诊断组织病理学图像来识别最有可能从免疫治疗中获益的患者，”黄报告道。“我们还在研究我们实验室开发的机器学习和人工智能方法所提供的免疫治疗耐药性的分子机制。”

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