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中新社上海12月5日电 (记者 陈静)乳腺癌是全球女性最常见的癌症。管腔型乳腺癌患者几乎占乳腺癌患者总数的70%。
记者5日获悉，中国医学专家首次利用人工智能模型推进临床研究，为免疫调节和RTK驱动的管腔乳腺癌患者找到精准治疗靶点。证实联合相应的靶点药物可显着提高疗效。复旦大学附属肿瘤医院乳腺癌中心主任、多学科综合诊疗团队资深专家肖吉明教授领导的团队获得的研究成果发表在国际知名期刊《Tumor Cell》学术期刊上。据报道，专家已准确地将管腔内乳腺癌分为四个亚型es：经典管腔 (SNF1)、免疫调节 (SNF2)、增殖 (SNF3) 和 RTK 驱动 (SNF4)。
“新型乳腺癌小分子药物，包括 CDK4/6 抑制剂，在延长晚期管腔内乳腺癌患者的生存期方面发挥着重要作用。”邵志民教授指出：“CDK4/6抑制剂耐药的患者面临治疗方案不一致、疗效不佳等问题。迫切需要根据肿瘤的分子特征精准定制治疗方案，同病异治，提高疗效。”
最近宣布的名为LINUX平台的多中心、随机、对照II期临床试验重点关注治疗晚期管腔乳腺癌患者耐药后的困境。基于上述分类，研究团队创新性地设计了利用人工智能AI分子模型的临床研究。通过训练成熟的AI分子报道称，该研究直接实现了乳腺癌患者临床生物学信息的快速、详细解读，解决了基因测序只能覆盖有限数量的药物靶点、难以处理肿瘤复杂异质性和动态演化的问题。
“AI分子模型作为‘超级大脑’，可以整合肿瘤形态、微环境等大量微观信息，并在5分钟内输出分子分型结果，降低了诊疗的门槛和成本。”“极低水平的精准治疗。”研究团队成员、乳腺外科医院方雷教授表示，研究团队基于AI分子模型的快速准确分型，进一步预估了不同亚型潜在的精准治疗靶点，并与相应的靶向药物进行比较，观察其疗效。l 复旦大学附属肿瘤医院。临床研究证实，对于免疫调节性乳腺癌和RTK诱导的乳腺癌管腔患者，不同的精准治疗策略可使客观有效率分别提高30%~65%和20%~70%。两种亚型患者的中位无进展生存期增加了一倍多。
研究团队姜一洲教授指出，“我们可以动态优化患者分配。基于实时注册数据，快速识别有效方案并淘汰无效方案，大大提高药物研发和临床验证的效率。”
据悉，邵志民教授团队计划在免疫调节（SNF2）和RTK（SNF4）患者中开展精准治疗方案的多中心、随机、对照Ⅲ期临床试验，以验证其在更大患者群体中的疗效和优越性。性。 （完成）[编辑作者：曹子健]
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