Sci Transl Med：科学家有望利用人工智能技术引导的个体化药物组合策略来治疗人类复发性/难治性非霍奇金淋巴瘤

尽管联合疗法是复发性/难治性非霍奇金淋巴瘤（RR-NHL，relapsed/refractory non-Hodgkin’s lymphoma）的标准治疗手段，但为单一患者选择的联合性治疗是有经验性的，而且在对化疗耐受患者的治疗过程中，其反应率仍然较差。近日，一篇发表在国际杂志Science Translational Medicine上题为“An ex vivo platform to guide drug combination treatment in relapsed/refractory lymphoma”的研究报告中，来自新加坡国立大学等机构的科学家们通过研究开发了一种人工智能（AI）平台，其或能识别出患者特定的药物组合来帮助治疗淋巴瘤复发的患者。

这项研究中，研究人员首次证明了个体化药物组合预测在淋巴瘤患者的诊疗过程中是可行的，其利用了名为QPOP（quadratic phenotypic optimization platform，四维表型优化平台技术）的新型方法；该方法包括从患者机体中收集少量的肿瘤样本并在实验室中与一组精心挑选的用于治疗淋巴瘤的12种药物一起孵育，当72小时后，QPOP就能利用这12种可能的药物，对患者机体的癌细胞对750多种不同的药物组合（最多4种药物）的反应进行排名。关于QPOP的这项临床应用研究是科学家们进行的同类研究中的首个研究。

此前研究由于受到来自活检组织数量的限制，其仅仅重点关注单一药物疗法的敏感性，而QPOP中的自动化工作流和人工智能方法就能允许科学家们甚至利用少量来自活检的组织来研究组合性药物的敏感性。据新加坡癌症登记处2019年所报告的数据显示，淋巴瘤是新加坡第五大常见的癌症类型。Anand Jeyasekharan教授说道，通常我们利用化疗组合的手段来治疗淋巴瘤，但大约10名患者中就有4名患者最终并不会对标准疗法产生反应或者出现癌症复发的表现。

图片来源：https://www.science.org/doi/10.1126/scitranslmed.abn7824

当这种情况发生时，患者的疗法选择就会变得非常有限，当患者达到三线治疗时，其对标准的化疗组合反应的成功几率也就仅有大约10%左右了；本文研究结果表明，在招募的71名患者中有65名患者成功进行了QPOP测试，研究者在活检后的一周内确定了患者的特异性组合，在对标准疗法产生耐受的淋巴瘤患者中，有17名患者会继续接受基于此前临床证据和临床医生判断的QPOP引导的治疗。在这17名患者中，有5名患者对疗法产生了完全反映，比如其不再出现癌症迹象等，3名患者取得了部分反应，其与9名患者的病情稳定或疾病存在进展。研究者指出，在那些原本并没有有效的标准疗法选择的患者中观察到其对特定组合疗法的完全反应和部分反应是非常不寻常的。

研究人员还表示，当QPOP引导的治疗后，患者的疾病进展的时间缩短了，尤其是在接受3线或更多轮疗法的患者中；相比此前的标准疗法而言，QPOP引导的疗法能让患者的疾病无进展生存期增加一倍以上，或者癌症不再生长或扩散的时间增加一倍以上。这些患者是2017年11月至2021年8月期间通过NCIS及其在新加坡国家癌症中心和新加坡综合医院的临床合作中所招募的。Jeyasekharan教授表示，大多数复发的癌症是无法治愈的，但随着近年来科学家们的研究进展，我们的目标就是将癌症转化成为一种能让人群存活的慢性疾病，类似于高血压或糖尿病；然而，当前批准的癌症药物仅能对一小群患者产生反应，因为即使在单一亚型的患者群体中，其机体癌症的分子特征也存在很大差异，对于标准化疗法治疗失败的患者而言，研究人员迫切需要识别出更好的策略来改善其治疗结局。在1年内，新加坡有高达200名复发性淋巴瘤患者都因QPOP策略而获益，这或许就能帮助临床医生制定出个体化的临床决策来治疗这类癌症，截至到2022年11月，已经有160名患者加入到了新加坡NCIS/CSI研究计划中，研究人员计划将其推进到正式的临床试验中。

通过QPOP所提供的个体化治疗，与临床医生根据癌症亚型所遵循的标准方案的传统方法有所不同，QPOP能快速得出对患者最可能有效的疗法，而不必让患者承受药物的实际物理负担，从而就能节省其宝贵的时间和资源。研究者表示，我们知道癌症非常难以治疗，所以我们都希望至少能延长患者的生存时间，从而让癌症患者的生活变得更加美好一些。研究人员相信，QPOP策略最终能应用到所有类型的癌症中，但这或许取决于在实验室中培养的癌细胞和癌症组织的进展，他们希望最终能在早期阶段使用QPOP策略，而不是在标准疗法治疗失败后才利用这种策略，这或许就能潜在减少患者的治疗费用。

综上，本文研究结果为评估复发性/难治性非霍奇金淋巴瘤的体外指导组合性疗法的前瞻性临床试验提供了一定的研究基础。（生物谷Bioon.com）

原始出处：

JASMINE GOH,SANJAY DE MEL,MICHAL M. HOPPE, et al. An ex vivo platform to guide drug combination treatment in relapsed/refractory lymphoma, Science Translational Medicine (2022). DOI: 10.1126/scitranslmed.abn7824