术前癌症患者新辅助免疫治疗的免疫相关不良事件:基于机器学习的长达十年的信息学研究
Song-Bin Guo1,2, Deng-Yao Liu3,4, Rong Hu5
1Department of Medical Oncology, Sun Yat-sen University Cancer Center, Guangzhou, China tianxp@sysucc.org.cn wjhuang@jnu.edu.cn guosb.sysucc@yeah.net.
Journal for immunotherapy of cancer
|August 21, 2025
概括
新辅助免疫疗法 (NAI) 的研究正在增长,重点是安全性. 机器学习分析揭示了关键趋势和新兴领域,强调了NAI疗效与癌症患者安全之间的关键平衡.
科学领域:
- 癌症学
- 免疫疗法
- 医疗信息学
背景情况:
- 新辅助免疫疗法 (NAI) 是癌症治疗的一个快速发展的领域.
- 了解和管理与免疫治疗相关的不良事件对于NAI应用至关重要.
- 关于NAI的安全概况仍然存在重大知识缺口.
研究的目的:
- 通过机器学习 (ML) 描述过去十年中与NAI相关的AE的全球科学格局.
- 确定国家安全局的关键问题和新兴研究方向.
- 揭示免疫检查点抑制剂 (ICI) 的研究趋势及其有效性和安全性.
主要方法:
- 机器学习驱动的信息学分析十年的NAI研究.
- 无监督集群算法用于识别主导研究集群.
- 热点爆发分析以发现新兴的研究重点和趋势.
主要成果:
- 关于国家安全的研究显示出积极的趋势 (每年增长30.2%),全球合作越来越多.
- 确定了六个占主导地位的研究集群,其中"标准化响应评估标准"的影响最大.
- 新兴的研究重点包括"免疫检查点抑制剂" (ICI) 和"有效性和安全性",表明人们越来越意识到治疗的益处和风险.
结论:
- 基于ML的分析提供了NAI安全挑战的证据.
- 该领域越来越关注NAI疗效与安全之间的关键平衡.
- 这种平衡对于在术前癌症患者中成功应用NAI至关重要.
关键词:
免疫检查点抑制剂
