一个病理学集成的多式模式来评估化学免疫治疗在不可切除的肝内胆管癌的疗效
Qi-Hang Cao1, Han Li1, Peng-Fei Sun1,2
1Department of General Surgery, Qilu Hospital of Shandong University, Jinan, China.
JHEP reports : innovation in hepatology
|October 20, 2025
概括
肝脏内胆管癌 (ICC) 的新病理学特征预测了接受化疗免疫治疗的患者的存活率. 这种人工智能驱动的工具可能会改善患者分层,并加速ICC的临床试验.
科学领域:
- 数字病理学和机器学习在瘤学中的应用.
- 发现固体瘤的生物标志物.
- 在癌症进展中的瘤微环境分析.
背景情况:
- 化学免疫疗法是不可切除的肝内胆管癌 (ICC) 的标准第一线治疗方法.
- 只有不到30%的患者能获得持久的反应,这凸显了对预测生物标志物的需求.
- 目前的预后模型缺乏足够的准确性来实现个性化治疗策略.
研究的目的:
- 为接受化疗免疫治疗的ICC患者开发和验证基于病理学的预后签名.
- 评估该签名预测整体存活率 (OS) 的能力.
- 探索签名在临床试验中作为替代终点的潜力.
主要方法:
- 一项多中心研究,使用 189 名接受化疗免疫治疗的 ICC 患者的活检样本.
- 从H&E染色的数字图像中提取病态特征.
- 使用机器学习开发ICC (PS-ICC) 的病理学签名,并使用SHapley添加式解释进行解释.
主要成果:
- 在培训和验证队列中,PS-ICC显著预测了OS (HR<0.20,p<0.001).
- PS-ICC与瘤微环境因素相关,包括巨细胞透和PD-L1表达.
- 与放射性反应标准相比,PS-ICC对OS的预测准确度更高.
结论:
- 在接受化疗免疫治疗的ICC患者中,PS-ICC是经过验证的治疗前预后生物标志物.
- 它与瘤微环境的关联表明生物相关性和引导治疗策略的潜力.
- 作为生存预测的替代终点,PS-ICC显示出前景,可能加速ICC的药物开发.
