新AI工具预测前列腺癌治疗成功率

一项新的研究表明，利用人工智能测量肿瘤大小可以将治疗失败率降低70%以上。

前列腺癌

一种新的人工智能（AI）驱动的软件Unfold AI已经展示了其估算肿瘤体积的能力，这与局部冷冻消融后的活检结果密切相关。根据加州大学洛杉矶分校（UCLA）研究人员在《BJUI Compass》上发表的一项研究，较大的肿瘤体积与治疗成功率呈负相关。

这项创新技术突显了人工智能在提高前列腺癌患者治疗效果方面的潜力。通过为医生提供工具，以更好地预测哪些患者最有可能从部分腺体冷冻消融术——一种针对局部前列腺肿瘤的微创手术——中获益，人工智能可能会彻底改变个性化治疗计划。

加州大学洛杉矶分校和Avenda Health合作开发的Unfold AI已被证明在准确测量前列腺肿瘤体积方面非常有效。这种能力使临床医生能够识别出更有可能获得成功治疗结果的患者，从而为社区肿瘤学环境中的更个性化和有效的护理策略铺平道路。

“通过使用人工智能更精确地测量男性前列腺肿瘤的大小，我们可以更好地预测谁可能通过局部疗法如部分腺体冷冻消融术治愈。”加州大学洛杉矶分校大卫·格芬医学院泌尿外科助理教授、UCLA Health乔恩森综合癌症中心成员、该研究的第一作者韦恩·布里斯班博士在新闻发布会上表示。

加州大学洛杉矶分校和Avenda Health合作开发的Unfold AI已被证明在准确测量前列腺肿瘤体积方面非常有效。该技术分析来自MRI扫描和活检的数据，并能够生成详细的三维前列腺肿瘤图，帮助医生更准确地看到患者的癌症的真实大小和边界。该人工智能于2022年获得FDA批准。

在这项研究中，2017年至2022年间，共有204名患有2至4级前列腺癌的男性在UCLA登记。在诊断时以及部分腺体消融术后6个月和18个月进行了磁共振成像（MRI）引导下的活检（MRGB）。

研究人员回顾性地估算了每位患者的肿瘤体积。然后，将AI得出的肿瘤体积与传统的基线变量进行比较，以评估其与成功主要终点的相关性，主要终点定义为6个月随访MRGB时不存在Gleason 2级或更高的癌症。次要终点评估的是18个月时的MRGB结果和无失败生存期，后者通过没有转移或不需要补救全腺体治疗来衡量。

研究还使用受试者工作特征曲线和多变量分析来评估这些发现的统计显著性。

结果显示，77.7%的患者达到了成功的主要终点。与成功消融相关的关键因素包括模式4癌症的比例和肿瘤体积，曲线下面积（AUC）分别为0.60和0.73。Gleason等级与治疗成功无关，AUC为0.51。

肿瘤体积1.5 cc是最优阈值，在6个月随访时平衡了敏感性（55.8%）和特异性（85.7%）。此外，肿瘤体积与次要结局，包括18个月时的活检结果和无失败生存期有很强的相关性。

进一步的多变量分析表明，肿瘤体积是6个月和18个月活检成功的最重要预测因子，调整后的优势比分别为6.1和4.2。研究还表明，使用小于1.5 cc的肿瘤体积作为部分腺体消融的标准，可以预防72%的治疗失败。

鉴于这些令人鼓舞的结果，专家们计划在更大规模的多中心试验中进一步验证这一人工智能技术。

“有了Unfold AI，医生现在有一种方法可以确定前列腺肿瘤内的癌症体积，”加州大学洛杉矶分校大卫·格芬医学院泌尿外科教授、deKernion捐赠讲席教授、UCLA Health乔恩森综合癌症中心成员、该研究的资深作者伦纳德·马克斯博士在新闻发布会上表示。“这种方法以前是不可用的。重要的是，因为肿瘤体积是决定治疗成败的主要因素。使用人工智能来预测肿瘤体积和形状可以提供更清晰的画面，并有助于选择更适合局部冷冻疗法的候选人。”

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