【大纪元2022年04月19日讯】（大纪元记者杜恒谦香港报导）中大医学院肿瘤学系系主任莫树锦教授早前和韩国知名学府、人工智能公司联合开发人工智能（AI）分析工具，可预测晚期非小细胞肺癌治疗的有效性，有望日后提供更精确的临床治疗方案。
肺癌是本港最常见的癌症，更是本港的头号癌症杀手，据香港癌症资料统计中心2019年的数据显示每年5,000宗新症，当中超过八成为非小细胞肺癌个案。
中大医学院肿瘤学系系主任莫树锦教授早前与韩国首尔国立大学医学院、成均馆大学医学院、亚洲大学医学院及AI初创公司Lunit合作开发了一种针对非小细胞肺癌的人工智能分析工具。该工具可以分析完整病理切片影像，以了解生物标志物“肿瘤浸润淋巴细胞”的分布，从而预测晚期非小细胞肺癌治疗的有效性。研究结果指，AI辅助的肿瘤浸润淋巴细胞分析和抗肿瘤反应及无恶化存活期密切相关，意味日后或可提供更精确的临床治疗方案。
现时针对带有PD-L1表达的晚期非小细胞肺癌患者的一线治疗，是一种以antiPD-1为免疫检查点抑制剂（immune checkpoint inhibitor）的免疫疗法。癌细胞和T细胞蛋白结合后可使肿瘤避开免疫系统的攻击，抑制剂可阻止人类免疫系统中的T细胞蛋白和癌细胞的PD-L1结合，让免疫系统杀死癌细胞。
莫树锦教授表示，现时未有生物标志物可用以评估该疗效，即使“肿瘤浸润淋巴细胞”可作为生物标志物，预测免疫检查点抑制剂的治疗效果，现时仍依靠人手透过病理影像点算肿瘤浸润淋巴细胞，但病理影像图像空间的限制，影响效用和客观性。
针对这个困难，研究团队的AI工具能够分割和量化病理切片影像中的多个组织学成分，包括肿瘤上皮细胞、癌基质和肿瘤浸润淋巴细胞。AI以深度学习的模型训练，产生三种免疫标型：炎症型、免疫排除型和免疫沙漠型。AI分析工具透过表型推算显示，炎症型的免疫溶细胞活性较高，意味患者有较好的抗肿瘤反应和较长的无恶化存活期。
莫教授补充，这个研究证明透过AI分析肿瘤浸润淋巴细胞分布，能够预测抑制剂免疫疗法在晚期非小细胞肺癌患者的临床成效。他指出这个生物标志物，可成“肿瘤比例评分”以外的补充临床治疗指标。
研究结果详情已刊登于权威医学期刊《Journal of Clinical Oncology》。◇
责任编辑：陈玟绮
