本港每年有超过5,000宗肺癌新症，当中超过8成为非小细胞肺癌个案。中大医学院肿瘤学系系主任莫树锦教授早前与南韩首尔国立大学医学院、成均馆大学医学院、亚洲大学医学院及AI初创公司Lunit合作，开发出一种用于治疗非小细胞肺癌的人工智能（AI）分析工具，可透过了解生物标志物“肿瘤浸润淋巴细胞”的分布，预测晚期非小细胞肺癌，使用免疫治疗的效用。

莫树锦医生（中大图片）

   目前针对带有PD-L1表达的晚期非小细胞肺癌患者的疗法，是透过以antiPD-1为免疫检查点抑制剂的免疫疗法，因人类免疫系统的T细胞表面的PD-1蛋白，如果与癌细胞的PD-L1结合，可令肿瘤避过免疫系统的攻击，而抑制剂则可令PD-1蛋白与PD-L1不能结合，让免疫系统继续发挥作用，杀灭癌细胞。惟中大医学院肿瘤学系系主任兼李树芬医学基金肿瘤学教授莫树锦指，有关疗法的成效受限于患者的肿瘤微环境，而且目前没有生物标志物可用作评估疗效。

人手预测影响客观性

   他提到“肿瘤浸润淋巴细胞”作为肿瘤微环境中主要的抗肿瘤免疫激活分子，理论上可作为生物标志物，预测免疫检查点抑制剂的治疗效果，但目前透过病理影像点算肿瘤浸润淋巴细胞仍需靠人手进行，加上图像空间存在限制，影响其效用及客观性。

   由研究团队合作开发的AI工具，则可分割和量化整个病理切片影像中的多个组织学成分，并在经过AI模型训练后，可分辨出“炎症型”、“免疫排除型”和“免疫沙漠型”3种免疫表型；经由AI分析工具就3种表型推算出其无恶化存活期中位数及整体存活期后，发现炎症型的免疫溶细胞活性较另外2种表型高，而且有较好的抗肿瘤反应及较长无恶化存活期。

   莫树锦称，这次是首个针对晚期非小细胞肺癌、运用AI工具自动分析肿瘤浸润淋巴细胞的研究，有关研究有助预测免疫检查点抑制剂在晚期非小细胞肺癌患者中的临床成效，可作为生物标志物，作为“肿瘤比例评分”以外的补充临床治疗指标。研究成果已刊登于权威医学期刊《Journal of Clinical Oncology》。

   转载自晴报www.skypost.com.hk

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