Avinash Sahu博士：用AI预测癌症免疫疗法反应的新突破

Avinash Sahu博士：用AI预测癌症免疫疗法反应的新突破

新墨西哥大学综合癌症中心助理教授Avinash Sahu博士正在利用人工智能（AI）技术，为癌症治疗带来新的突破。他的研究重点是开发能够预测药物对免疫疗法反应的AI模型，从而为癌症患者提供更精准的个性化治疗方案。

Sahu博士开发的BiopotentR方法和迁移学习技术是其研究的核心。BiopotentR通过分析患者的基因组数据，识别出对特定药物可能产生良好反应的生物标志物。而迁移学习技术则允许AI模型从一个癌症类型的数据中学习，并将这些知识应用到其他类型的癌症治疗中，从而提高预测的准确性和效率。

在实际应用中，Sahu博士的AI模型能够基于患者的临床特征（如年龄、癌症类型、治疗史等）和基因组数据，预测其对免疫检查点抑制剂的反应。这种预测能力对于临床医生来说至关重要，因为它可以帮助医生在治疗前就确定哪些患者最有可能从免疫疗法中受益。

美国国立卫生研究院（NIH）的一项研究进一步验证了这种AI预测模型的价值。研究人员开发了一个名为LORIS（基于逻辑回归的免疫治疗反应评分）的机器学习模型，该模型使用常规临床数据（如血液检查结果）来预测患者对免疫检查点抑制剂的反应。研究显示，该模型在18种实体瘤类型的2881名患者中准确预测了治疗反应和生存期，甚至能够识别出肿瘤突变负担较低但仍能从免疫疗法中获益的患者。

Sahu博士的研究不仅提高了癌症治疗的精准度，更为个性化医疗的发展开辟了新路径。通过AI技术，医生可以为每位患者量身定制最合适的治疗方案，从而提高治疗效果并减少不必要的副作用。

尽管AI在癌症治疗领域的应用仍面临数据质量、隐私保护等挑战，但Sahu博士的研究无疑为癌症患者带来了新的希望。随着技术的不断进步和临床验证的深入，AI有望成为推动癌症诊疗更加精准化和个性化的关键力量。