Caris Life Sciences Mengumumkan Penerbitan Kajian Yang Mengesahkan Pendekatan Berdorong AI Untuk Pemilihan Rawatan Baris Pertama Dalam Kanser Pankreas Dalam Jurnal 'npj Precision Oncoly'

Kajian ini menunjukkan prestasi Caris AI Insights™ untuk meramalkan faedah rawatan baris pertama menggunakan tandatangan molekul berasaskan AI. Dalam kohort ujian, pesakit risiko molekul standard yang diramalkan mendapat manfaat daripada FOLFIRINOX mencapai kelangsungan hidup keseluruhan median yang jauh lebih lama apabila dirawat dengan FOLFIRINOX dan bukannya gemcitabine ditambah nab-paclitaxel (gem/nab-p) (16.0 vs 9.9 bulan). Kira-kira separuh pesakit dalam kajian menerima terapi baris pertama yang berbeza daripada yang disarankan oleh model, yang menonjolkan peluang yang berpotensi untuk pemilihan rawatan yang lebih bermaklumat secara biologi untuk meningkatkan kelangsungan hidup dan mengurangkan ketoksikan.

Tandatangan Caris AI Insights untuk kanser pankreas dimasukkan dalam Laporan Lembaga Tumor Molekul Caris. Laporan ini, yang dibina menggunakan penjujukan eksom keseluruhan (WES) dan data penjujukan transkriptom keseluruhan (WTS), tersedia atas permintaan tanpa kos tambahan apabila memesan MI Cancer Seek®. Caris AI Insights menyampaikan penemuan yang relevan secara klinikal merentasi semua jenis tumor, dengan algoritma khusus penyakit untuk menyokong pengambilan keputusan rawatan pada barah usus besar, payudara, ovari, pankreas dan paru-paru.

Bagi pesakit dengan adenokarsinoma duktal pankreas lanjutan (PDAC), pilihan terapi baris pertama termasuk FOLFIRINOX, gem/nab-p, dan NALIRIFOX. Kajian ini memberi tumpuan kepada dua rejimen pertama ini, kedua-duanya dapat memperpanjang kelangsungan hidup tetapi juga dapat menentukan kesan fizikal yang signifikan pada pesakit. Walaupun terdapat perbezaan ketoksikan dan intensiti, penilaian klinikal mengenai pemilihan rawatan masih tidak cukup dipandu oleh biologi tumor. Pada masa ini, doktor mesti membuat panggilan tanpa biomarker yang digunakan secara meluas untuk membimbing mereka. Akibatnya, sesetengah pesakit mengalami kesan sampingan yang tidak perlu untuk faedah yang terhad, sementara yang lain mungkin tidak pernah menerima intensiti terapi yang dituntut oleh penyakit mereka.

“Terlalu lama, keputusan rawatan kanser pankreas telah memaksa doktor memilih antara ketoksikan dan ketidakpastian,” kata David Spetzler, MS, PhD, MBA, Presiden Caris Life Sciences. “AI pankreas menunjukkan bahawa biologi tumor dapat membantu membimbing keputusan itu, mengenal pasti pesakit yang mungkin tidak memerlukan terapi yang paling agresif, sambil juga menandakan mereka yang mungkin mendapat manfaat yang lebih besar daripada rawatan agresif. Ini adalah mengenai penggunaan data dan AI untuk bergerak melampaui percubaan dan kesilapan dan menuju penjagaan yang lebih tepat dari garis rawatan pertama.”

Daripada bergantung pada biomarker individu, tanda tangan pankreas menggunakan teknik pembelajaran mesin untuk mengenal pasti corak molekul kompleks yang berkaitan dengan faedah rawatan dunia sebenar. Kajian pengesahan memanfaatkan set data klinik-genomik berskala besar Caris, menghubungkan data molekul yang komprehensif dengan hasil rawatan di ribuan pesakit. Doktor diberi dua hasil: stratifikasi risiko untuk mengkategorikan pesakit sebagai risiko molekul standard atau tinggi dan panduan untuk membantu memaklumkan pemilihan antara FOLFIRINOX dan gem/nab-p. Model ini mengenal pasti subset pesakit yang bermakna yang mungkin mencapai manfaat yang serupa atau lebih besar daripada gem/nab-p, sementara juga menandakan pesakit yang lebih cenderung memerlukan intensiti FOLFIRINOX, yang berpotensi memungkinkan fleksibiliti yang lebih besar dalam pemilihan rawatan.

Caris menerima kelulusan FDA pada bulan November 2024 untuk MI Cancer Seek. Ujian berasaskan tisu ini adalah ujian berasaskan WES dan WTS yang pertama dan satu-satunya serentak dengan petunjuk diagnostik pendamping (CDx) yang diluluskan oleh FDA untuk profil molekul tumor pepejal.