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:
- 金额:$ 2.75万
- 依托单位:
- 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:
- 关键词:
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。
The purpose of this study was to develop a Cytokine-based ICI Response Index (CIRI) for predicting the outcome of immunotherapy in patients with large immunotherapy and to develop a patient-stratified index for clinical use. From September 2016 to February 2021, blood samples were taken from approximately 200 patients with NSCLC who received ICI treatment (before treatment and 6 weeks after treatment) to measure the blood concentrations of 93 soluble factors. The treatment effect is to predict the total survival period (OS) of the patient. Random Survival Forest Method for Machine Learning to Select Important Solubility Factors for OS Prediction The C-index of OS prediction after ICI treatment was 0.667, and the AUC of time-dependent ROC analysis was 0.69~0.90. The median survival time of 123 CIRI patients was 552 days (P<0.0001), and the median survival time was 0.320 days (HR). Validated (Registration period February 2020 to February 2021;99 cases), C-index = 0.700, time-dependent AUC = 0.60 to 0.92, and confirmed. CIRI was high-risk, low-risk and OS significantly higher (P<0.0001), HR was 0.274 and OS significantly higher (P<0.0001).
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)
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
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:魏 菲菲;東 公一;中原善朗;齋藤春洋;紅露 拓;氷室秀知;洞口 俊;辻嘉代子;笹田哲朗.
- 通讯作者:笹田哲朗.
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
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笹田哲朗.
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