GNS保健 (GNS)是领先的AI和模拟公司，其结果可验证使用AI来基于肿瘤的免疫原性对肿瘤进行准确分类，并使用实际数据预测对免疫检查点抑制剂(ICI)治疗的反应。这项研究展示了因果性AI捕获PD(L)1和肿瘤突变负担(TMB)以外的生物标志物和机制的能力，这与已知的免疫学一致。这些标志物，包括CXCL13上调和STK11突变，与目前正在探索的针对ICI治疗的应答者与非应答者分层，队列选择，未来免疫学试验的丰富或通过联合疗法改善ICI疗效的靶标相符。 。

该研究将AI应用于癌症基因组图谱(TCGA)的肿瘤数据，以识别免疫应答的驱动因素。来自近700名NSCLC和400多名HNSCC患者的数据被输入到REFS，GNS的因果AI和模拟平台，该平台对计算机病患者进行了反向工程，可以根据其反应对肿瘤进行准确分类。巨噬细胞的活化和极化(部分地由代谢重编程驱动)被确定为肿瘤免疫原性的主要驱动力，这可以为患者护理和临床试验设计提供更具针对性的方法。

“在过去的十年中，我们已经批准了近十种免疫肿瘤学治疗方法，但是治疗方案仍仅基于一些生物标记物。我们的工作成果不仅验证了AI如何从现实世界数据中提取关键见解。 ，这也是我们实现精准肿瘤学使命的一个里程碑，” GNS Healthcare首席执行官兼联合创始人Colin Hill说。

这些来自计算机病患者的发现可被生物制药公司用于根据反应的可能性选择最佳的患者群体进行临床试验，并发现使肿瘤对免疫治疗更敏感的新型生物标志物，而不论对PD(L)1治疗的反应如何。该发现还开始释放对现实世界和临床数据的投资价值，以为将来的试验设计提供信息，发现新的药物靶标并在全球市场上更好地定位药物。