用计算病理学改变癌症诊断

写的:

萨德帖)

执行董事,计算病理学,肿瘤R&D

甘特施密特

副总裁,图像数据科学,计算病理学,肿瘤学&D

在澳门在线赌城娱乐, 澳门第一赌城在线娱乐正在开拓新的计算病理学方法, 将数字病理学和大数据与尖端人工智能相结合,增强患者选择,实现更个性化的治疗, 最终目标是改善病人的治疗效果.


显微镜之外:计算病理学

In 1838, 德国病理学家Johannes m ller发表了第一个通过显微镜观察到的癌症描述.1 将近两个世纪后, 癌症诊断的基本过程或多或少保持不变——固定肿瘤组织切片, 染色和放大以供人类观看-尽管工具和技术自勒时代以来有了显着改进. 

在过去的二十年里,澳门第一赌城在线娱乐看到了技术的出现, 如高分辨率幻灯片扫描, 创建免疫组织化学染色玻片的数字图像,可以很容易地查看和共享.2

数据科学和计算的进步使澳门第一赌城在线娱乐能够将数字病理图像与基因组相结合, 放射学, 临床和其他数据, 应用深度学习算法获得新的见解.

通过从这些复杂的数据集中提取和分析客观和临床相关的信息, 在了解疾病和指导治疗方面,澳门第一赌城在线娱乐可以比人眼“看到”更多.

被称为计算病理学, 这种方法利用人工智能的力量来增强肿瘤患者的选择3 这是澳门第一赌城在线娱乐精准医疗战略的关键部分.


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变革性药物需要变革性诊断

随着澳门第一赌城在线娱乐对疾病的了解和治疗方法的增加, 因此,澳门第一赌城在线娱乐需要一种精确的医疗方法,以确保澳门第一赌城在线娱乐用正确的药物治疗正确的病人, 在疾病早期.

例如, 抗体-药物偶联物(adc)依靠单克隆抗体独特的靶向能力来杀死癌细胞并减少对正常细胞的损伤.4 类似的, 免疫疗法是基于对肿瘤微环境和癌细胞用来逃避免疫系统的防御机制的了解.5

常规病理依赖于手工, 对组织生物标志物进行主观评分,以帮助澳门第一赌城在线娱乐了解疾病进展并为患者选择最佳治疗方法. 此外,它通常是基于样本中有限的细胞子集.

当涉及到这些新疗法时,获取更多关于潜在肿瘤生物学的定量信息的计算方法对于支持临床决策的不断发展的需求至关重要.6

澳门第一赌城在线娱乐澳门在线赌城娱乐正在开发的计算病理学工具使澳门第一赌城在线娱乐能够以前所未有的细节分析每张幻灯片上数十万个细胞, 比以前快得多.

这一代丰富的数据集让澳门第一赌城在线娱乐对肿瘤内部发生的情况有了更好的了解, 量化基于组织的生物标志物,帮助澳门第一赌城在线娱乐选择最有可能对治疗有反应的患者.

定量连续评分:诊断学的新前沿

定量连续计分, 或质量控制, 是澳门第一赌城在线娱乐的小说吗, 全自动计算病理学解决方案.7 它利用人工智能在免疫组织化学染色的癌症组织中获得的数字整张幻灯片图像中提供有关生物标志物的详细数据.7

QCS不仅寻找生物标志物的存在或缺失, 但它也量化了染色的强度及其在亚细胞区室中的位置, 比如膜, 细胞质和细胞核, 并分析组织的更广泛的空间组织.8 这一信息与细胞内吸收的adc等药物特别相关, 帮助澳门第一赌城在线娱乐预测它们对旁观者细胞的影响,并进一步了解它们的作用机制.

现在, 澳门第一赌城在线娱乐在临床试验组合中率先使用QCS, 未来的目标是获得监管机构的批准,成为一流的人工智能驱动诊断技术. 澳门第一赌城在线娱乐也在探索其在多种适应症中的应用, 如非小细胞肺癌和肝细胞癌, 并将其设想为临床试验和癌症治疗中患者选择的宝贵工具.

从每张幻灯片中看到更多

计算病理学使澳门第一赌城在线娱乐能够比一张幻灯片的快照走得更远, 朝着多层的方向发展, 肿瘤及其微环境的完全整合的“地理地图”. 澳门第一赌城在线娱乐的目标是在澳门第一赌城在线娱乐的投资组合中应用这些工具, 支持药物开发和加强肿瘤临床试验的患者选择.

这对这个领域来说是一个非常激动人心的时刻. 澳门第一赌城在线娱乐有新的工具,新的药物和数字方法,这些都为这项技术打开了大门. 澳门第一赌城在线娱乐也看到监管环境对这些新型诊断方法的热情和积极举措不断增长, 这表明现在是时候做出改变了.

与病理学家合作, 仪器制造商和更广泛的病理界对建立常规至关重要, 人工智能驱动的诊断,并使这项强大的技术更广泛地用于临床试验中的患者. 澳门第一赌城在线娱乐正在与全球伙伴合作,帮助建立实现这一目标所需的诊断实验室基础设施.

除了通过提供更深入和准确的诊断为患者带来好处之外, 这项技术还将解放病理学家的时间,使他们能够专注于更复杂的病例,从而增加有影响力的分析和价值.

澳门在线赌城娱乐, 澳门第一赌城在线娱乐相信,计算病理学将为下一代癌症治疗和诊断的发展奠定基础, 改变澳门第一赌城在线娱乐进行临床研究的方式,最终导致新的治疗方法或改善患者的治疗效果.


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引用:

1. 豪伊杜SI. 历史笔记:第一位肿瘤病理学家. 安·克林实验室科学. 2004;34(3):355-356.

2. 潘塔诺维茨L, Sharma A, Carter AB, Kurc T, Sussman A, Saltz J. 数字病理学的二十年:走过的道路的概述, 地平线上有什么, 以及供应商中立档案的出现. J病理通报. 2018;9:40. doi: 10.4103 / jpi.jpi_69_18

3. 萨德等人. 使用计算病理学对免疫组化进行定量评估,可以为生物标志物知情的癌症治疗提供更好的患者选择, AACR 2022

4. Staudacher,. 布朗,米. 抗体药物偶联物和旁观者杀伤:是否需要抗原依赖性内化?. 癌症. 2017(117):1736-1742.

5. Beatty GL, Gladney WL. 免疫逃逸机制对癌症免疫治疗的指导作用. 临床癌症研究中心. 2015;21(4):687-692. doi: 10.1158/1078-0432.ccr - 14 - 1860

6. Sandra O, Johi J, Walts A, Arkadiusz G. 卵巢癌的计算病理学. 前面. 肿瘤防治杂志. 2022(12). doi: 10.3389 / fonc.2022.924945

7. Kinneer等人. 2022. 一种新型b7 - h4导向抗体-药物偶联物的设计和临床前评价, AZD8205, 单独或联合parp1选择性抑制剂AZD5305. 临床癌症研究

8. 施密特,2021. 一种抗her2抗体-药物结合治疗的评分方法.


Veeva ID: Z4-54131
编制日期:2023年4月