计算机科学家与病理学家合作训练了一种人工智能（AI）工具，以确定哪些肺癌患者在治疗后有更高的疾病复发风险。人工智能工具能够区分免疫细胞和癌细胞，使研究人员能够详细了解肺癌如何对个别患者的免疫系统作出反应。
尽管这项研究还处于早期阶段，但这种开创性的方法可以加快医生预测哪些患者更有可能出现肺癌复发，从而可以通过量身定制的治疗计划对他们进行密切监测。
这种新的人工智能（AI）工具是由伦敦癌症研究所(Institute of Cancer Research)的研究人员与伦敦大学学院癌症研究所(University College London Cancer Institute)和弗朗西斯克里克研究所(Francis Crick Institute)的科学家合作开发的。病理学家们对这种工具进行训练，使得该工具能够绘制出肺癌患者的肿瘤中免疫细胞数量高于癌细胞数量的区域。
免疫热区和冷区
使用人工智能（AI）工具，研究小组发现，虽然肿瘤的一些部分充满了免疫细胞，被描述为“热区”，但肿瘤的其他部分似乎完全没有免疫细胞，他们称之为“冷区”。
当研究人员跟踪那些冷区域数量较多的病人的进展时，他们发现病人复发的风险较高。
这项研究是 TRACERx (通过治疗跟踪癌症进化)肺部研究的一部分，该研究耗资1400万英镑，历时9年，由英国癌症研究中心资助。
这篇论文发表在《自然医学》杂志上，与其他8篇 TRACERx 出版物一起在《自然》网站上展示。
由癌症研究所(ICR)Yinyin Yuan博士领导的科学家们将 AI 病理图像映射技术与下一代测序技术相结合，他们用这个工具分析了100名参与 TRACERx 研究的非小细胞肺癌患者的样本。
通过比较同一个肿瘤内的免疫热区和冷区，研究小组评估了它们基因组成的不同程度，从而为研究它们如何应对进化压力而发生变化提供了线索。
来自免疫系统的进化压力
研究小组的工作表明，在免疫冷区发现的癌细胞可能比在充满免疫细胞的免疫热区发现的癌细胞更新得更快。
研究人员认为，免疫细胞较少的肿瘤区域可能在免疫系统的进化压力下形成了一种“隐形”机制，使它们能够躲避身体的自然防御。
他们的人工智能工具可以评估肿瘤中有多少具有这种隐形机制的区域存在ーー鉴于这些免疫冷区与癌症复发有关，这一点至关重要。
这项早期研究将来可以用于临床，为医生提供比肉眼更详细的肿瘤细胞构成信息，为个别患者制定量身定做的治疗策略提供信息。
选择高危肺癌患者
Icr 计算病理学小组组长yuan博士说，“在我们的新研究中，我们将人工智能应用于基因数据和病理图像，以创造一种新的工具，将来可以帮助挑选出那些癌症复发风险最高的肺癌患者。“，
“我们对肺癌如何隐身以逃避免疫系统的注意有了新的认识ーー这样做可以继续进化和发展。 如今，癌症研究人员和医生所面临的最大挑战之一就是癌症的进化和治疗后的复原能力。”
“我们的研究揭示了为什么一些肺癌如此难以治疗的新见解，如果没有 TRACERx 项目的规模和范围，我们不可能做到这一点。”
不可阻挡的自然力量
英国癌症研究中心首席临床医生、 TRACERx 计划负责人查尔斯 · 斯旺顿教授说，“就像达尔文在《科隆群岛描述的雀类一样，癌细胞也会根据其独特的环境生长和进化，淘汰弱者，让强者生存。 这种不可阻挡的自然力量意味着癌症扩散后的治疗是一项艰巨的任务，它有助于我们了解肿瘤是如何产生抗药性的，即使是我们拥有的最先进和最有效的治疗方法。“
“仅仅关注肿瘤的复杂性是不够的，我们需要探索每个肿瘤生长的环境，并了解其影响。 Tracerx 为我们提供了一个平台，可以非常详细地探索这个问题，并向我们展示了在疾病的不同阶段需要多种方法来战胜癌症。”
绘制肺癌进化图谱
伦敦大学学院癌症研究所(UCL Cancer Institute)的高级临床讲师和医学肿瘤顾问玛利亚姆 · 贾马尔-汉贾尼博士(dr. Mariam Jamal-Hanjani)自 TRACERx 成立以来一直从事该研究。他说，“不幸的是，尽管为患者提供了新的治疗选择，肺癌的存活率仍是所有癌症中最低的。”， 这可能是由于肺癌细胞的进化，对治疗产生抗药性，导致疾病复发或恶化。
“ TRACERx 使我们能够描绘出肺癌从诊断到手术后治愈或死亡的演变过程，并且已经揭示出我们如何能够为患者提供更好的护理和治疗。 我们不仅发现了预测治疗反应和结果的新方法，而且我们现在可以在肺癌扫描之前检测出它何时复发。 利用病人自身的免疫细胞重新编程以靶向肺癌细胞的尖端新疗法可能成为现实。”
英国癌症研究中心首席执行官Michelle Mitchell说： “ TRACERx 是我们在肺癌研究项目中投入的最大一笔投资，也是英国癌症研究中心的一个重要战略重点。 我们在 TRACERx 上看到的突破仅仅是一个开始，我期待着通过我们的投资，看到肺癌患者更加光明的未来。”
