整合人工智能和PET成像用于药物发现:免疫治疗中的范式转变
Jeremy P McGale1, Harrison J Howell1, Arnaud Beddok2
1Department of Radiology, New York-Presbyterian Hospital, Columbia University Vagelos College of Physicians and Surgeons, New York, NY 10032, USA.
Pharmaceuticals (Basel, Switzerland)
|February 24, 2024
概括
人工智能 (AI) 和正子发射断层扫描 (PET) 图像正在彻底改变药物发现. 本次审查强调了它们在加快瘤学新疗法开发方面的综合潜力.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
- 药物发现 药物发现 药物发现
- 在瘤学瘤学.
背景情况:
- 人工智能和PET成像之间的协同作用为推进制药创新提供了巨大的潜力.
- 之前的范围审查确定了87项关于医学成像,人工智能和放射学在药物发现中的研究.
- 本分析的重点是针对免疫疗法治疗的瘤患者的AI和PET成像应用.
研究的目的:
- 审查和分析关于AI和PET成像集成用于药物发现的当前研究.
- 突出这种组合在加速新疗法开发方面的潜力.
- 检查免疫疗法治疗瘤学的特定应用.
主要方法:
- 重新检查了先前确定的87项研究 (2018-2022年).
- 亚组分析侧重于瘤学药物发现中的AI和PET成像.
- 对放射学特征提取,人工智能模型应用和验证策略的分析.
主要成果:
- 15项研究符合瘤学药物发现中的AI和PET成像的最新标准.
- 放射性特征主要从PET/CT组合 (60%) 和单独PET (40%) 中提取出来.
- 人工智能模型主要用于预后 (40%) 和瘤表型 (26.7%).
- 模型验证不一致,40%缺乏严格的测试.
结论:
- 人工智能和PET成像集成代表了药物发现的范式转变.
- 这种组合为高效的治疗开发和更深入的生物学见解提供了新的途径.
- 进一步的研究对于验证发现和解决数据标准化和算法稳定性等挑战至关重要.
