記者11日獲悉，中國醫(yī)學(xué)專家用人工智能方法構(gòu)建了首個可以預(yù)測新一代抗體-藥物偶聯(lián)物——抗HER2 ADC藥物療效的實用模型，助力突破乳腺癌治療瓶頸。

　　HER2陽性乳腺癌這一亞型，約占所有乳腺癌的15%~20%。HER2即“人表皮生長因子受體-2”，是乳腺癌重要的驅(qū)動基因和預(yù)后指標(biāo)，同時也是腫瘤靶向治療的重要靶點。ADC為抗體-藥物偶聯(lián)物。

　　復(fù)旦大學(xué)附屬腫瘤醫(yī)院乳腺外科主任兼大外科主任邵志敏教授領(lǐng)銜團隊，首次系統(tǒng)揭示了影響新一代抗HER2 ADC藥物療效的腫瘤空間特征。

　　最新一期國際權(quán)威學(xué)術(shù)期刊《癌細胞》(Cancer Cell)在線發(fā)表了這項重要成果，同期配發(fā)評述，稱該研究“向著ADC的精準(zhǔn)應(yīng)用邁出了重要一步”。

　　邵志敏介紹，相較于傳統(tǒng)化療“大范圍轟炸”的方式，ADC藥物治療就像是給“化療子彈”(細胞毒性藥物)加裝了自動導(dǎo)航的“魔法”(單克隆抗體)，將治療藥物精準(zhǔn)傳遞至腫瘤組織內(nèi)部，在實現(xiàn)精準(zhǔn)殺滅腫瘤的同時，減少對正常器官和組織的損傷。

　　現(xiàn)有研究表明，不同患者對新一代抗HER2 ADC藥物的敏感性存在顯著差異，其內(nèi)在機制涉及復(fù)雜的腫瘤異質(zhì)性和腫瘤微環(huán)境特征。然而，臨床上對其敏感性標(biāo)志物和耐藥機制仍缺乏系統(tǒng)認識，也缺乏能夠預(yù)測其療效的實用工具來指導(dǎo)患者精準(zhǔn)用藥。

　　邵志敏教授團隊整合了患者的臨床病例特征等，應(yīng)用人工智能方法提取和篩選關(guān)鍵變量，建立了能夠預(yù)測新一代ADC藥物的實用模型。邵志敏認為，該研究為進一步研究該類藥物的敏感和耐藥機制奠定了基礎(chǔ)。