免疫腫瘍学における予測バイオマーカー発見のための人工知能:系統的レビュー。

原題
Artificial Intelligence for predictive biomarker discovery in immuno-oncology: a systematic review.
背景:人工知能(AI)は、高次元の腫瘍学的データを利用して、免疫チェックポイント阻害薬(ICI)から利益を得る可能性のある患者を選択することにより、精度の高い免疫腫瘍学を強化することを約束する。
方法:系統的文献レビューを実施した。これには、5つのデータモダリティにおけるICIの有効性予測を調査した90件の査読済み論文が含まれていた。
結果:結果には、標準および深層学習マシンの方法が含まれていた。ICIおよびマルチモーダルデータ統合のための新規なAI駆動バイオマーカーが同定された。しかし、AI方法論は事後解析にのみ使用されており、即時の臨床診療への適用の見通しはなかった。
結論:AIはマルチモーダルデータによるバイオマーカーの発見を改善することができるが、将来のプロスペクティブ試験では、ソフトウェアバイオマーカーの開発、検証、および臨床統合を優先しなければならない。
Journal: Ann Oncol (CiteScore 2022: 63)
DOI: 10.1016/j.annonc.2023.10.125
PMID: 37879443