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PathAI, Inc., une entreprise leader en pathologie de précision alimentée par l'IA, a annoncé aujourd'hui qu'elle présentera des recherches issues de son portefeuille de produits en oncologie lors de la Réunion annuelle de l'AACR les 7 et 10 avril 2024 à San Diego, CA. Les recherches démontrent comment les modèles d'apprentissage automatique développés pour caractériser le microenvironnement tumoral (TME) à partir d'images entières de routine colorées à l'hématoxyline et à l'éosine (H&E) peuvent être utilisés pour faire avancer le développement de biomarqueurs et les stratégies de médecine de précision.
Les présentations comprennent de nouvelles recherches exploitant les modèles de base pan-tumeur de PathAI et son produit disponible commercialement, PathExplore1, pour identifier des caractéristiques histologiques clés associées à des signatures moléculaires et à la réponse des patients à la thérapie. Points saillants :
- Les chercheurs ont déployé PathExplore sur des échantillons de carcinome épidermoïde de la tête et du cou (HNSCC) et de carcinome du poumon non à petites cellules (NSCLC) pour caractériser la composition cellulaire et tissulaire du microenvironnement tumoral, ainsi que pour calculer les phénotypes immunitaires directement à partir d'images H&E WSI. (Poster #905)
- Les chercheurs d'Incendia Therapeutics ont développé une méthode de notation continue pour le Récepteur du Domaine Discoidin 1 (DDR1), qui a révélé une exclusion immunitaire généralisée dans les tumeurs en fonction de la distribution spatiale des lymphocytes, des cellules T CD8+ et des cellules immunitaires CD45+ à partir d'images H&E et mIF. DDR1 est fortement exprimé dans les cancers épithéliaux et a été impliqué dans la croissance tumorale, l'invasion et le manque de réponse à la thérapie. Le score d'exclusion immunitaire corrèle avec l'expression de l'ARNm et de la protéine DDR1. L'étude fournit des informations supplémentaires sur le rôle du DDR1 dans les cancers humains et peut être utile dans la sélection d'indications et la stratification des patients pour les thérapies ciblées DDR1. (Poster #2916)
- En utilisant un apprentissage non supervisé basé sur les fonctionnalités de PathExplore et une nouvelle technologie de détection des fibres de collagène, les chercheurs ont découvert trois phénotypes distincts de stroma associés au cancer (CAS) qui présentaient des schémas distincts d'association avec la survie et des signatures d'expression génique. Deux d'entre eux étaient enrichis en densité de fibres de collagène ainsi qu'en densité de fibroblastes, tandis que le troisième phénotype présentait la plus forte densité de cellules immunitaires, fournissant une catégorisation de différents types d'interaction CAS-tumeur qui pourrait être utile pour la stratification des patients. (Poster #4912)
- En utilisant des modèles alimentés par l'IA de PathAI, les chercheurs de Foundation Medicine ont étudié les caractéristiques du microenvironnement tumoral (TME) en pathologie numérique pour les résultats de l'immunothérapie chez les patients atteints de NSCLC avancé dans un ensemble de données réelles provenant de la base de données Clinico-Génomique Flatiron Health-Foundation Medicine. Ces résultats indiquent que la composition du TME évaluée par la pathologie numérique peut être utile pour identifier les patients atteints de NSCLC qui répondront aux inhibiteurs de point de contrôle immunitaire de première ligne au-delà des biomarqueurs d'immunothérapie établis. (Poster #4969)
- En collaboration avec EMD Serono, les modèles TME alimentés par l'IA de PathAI ont été utilisés pour analyser les images H&E du NSCLC d'un essai de phase 3 randomisé comparant directement deux immunothérapies. Les chercheurs ont comparé les caractéristiques d'abondance cellulaire avec les données d'expression génique des mêmes échantillons et ont constaté que les caractéristiques d'abondance cellulaire immunitaire et stromale étaient associées à l'expression de gènes dans des voies cellulaires pertinentes, confirmant la pertinence biologique de nos caractéristiques cellulaires. En analysant les caractéristiques aux côtés des données cliniques de l'étude rétrospective, les chercheurs ont identifié des biomarqueurs pronostiques potentiels pour l'immunothérapie. (Poster #6179)
- Les chercheurs d'Incendia Therapeutics ont montré que les caractéristiques morphologiques dérivées des images H&E en utilisant PathExplore peuvent être des prédicteurs efficaces de l'exclusion immunitaire définie par CD8, offrant une option de stratification des patients par phénotype immunitaire en utilisant des images H&E largement disponibles. Les caractéristiques et la direction de l'association correspondent aux connaissances antérieures sur le mécanisme ou les manifestations de l'exclusion ou de l'infiltration immunitaire dans le TME, y compris la densité relative des lymphocytes dans la tumeur et le stroma. (Poster #7392)
- Les modèles de base pan-tumeur de PathAI ont été utilisés pour identifier les régions tissulaires et les types cellulaires sur les images H&E afin de quantifier la pureté tumorale à travers plusieurs types de tumeurs. Les estimations de la pureté tumorale dérivées du modèle ont été comparées à trois méthodes moléculaires orthogonales de pureté et se sont révélées corrélées dans plusieurs indications de maladie. Ces résultats prouvent comment l'IA peut améliorer l'efficacité des tests moléculaires et renforcer les stratégies de diagnostic de précision. (Poster #7402)
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Abstract #
Titre
Collaborateur
Produit
Abstract #905
7 avril 2024, 13h30 - 17h00
La quantification par ML des lymphocytes infiltrant la tumeur distingue les phénotypes immunitaires et révèle une hétérogénéité phénotypique
AbbVie
PathExplore
Abstract #2916
8 avril 2024, 13h30 - 17h00
L'expression du Récepteur du Domaine Discoidin 1 (DDR1) est associée au degré d'exclusion immunitaire dans les tumeurs épithéliales
Incendia Therapeutics
PathExplore
Abstract #4912
9 avril 2024, 9h00 - 12h30
Détection non supervisée des phénotypes stromaux avec des propriétés distinctes de fibrogenèse et d'inflammation dans le NSCLC
N/A
PathExplore
Abstract #4969
9 avril 2024, 9h00 - 12h30
Investigation des biomarqueurs du microenvironnement tumoral (TME) de la pathologie numérique pour la stratification de la réponse à l'immunothérapie (IO) chez les patients atteints de NSCLC non squameux avancé
Foundation Medicine
PathExplore
Abstract #6179
9 avril 2024, 13h30 - 17h00
La quantification spatiale par ML du microenvironnement tumoral (TME) identifie des différences associées à la réponse au traitement par bintrafusp alfa (BA) vs pembrolizumab (PEM) dans l'étude INTR@PID Lung 037 de phase 3
EMD Serono
PathExplore
Abstract #7392
10 avril 2024, 9h00 - 12h30
Identification basée sur l'apprentissage automatique des caractéristiques morphologiques dérivées de H&E associées à l'exclusion immunitaire des cellules T CD8+
Incendia Therapeutics
PathExplore
Abstract #7402
10 avril 2024, 9h00 - 12h30
Les modèles d'IA de Foundation prédisent les mesures moléculaires de la pureté tumorale
N/A
*PathExplore est uniquement destiné à un usage de recherche. Non destiné à être utilisé dans des procédures de diagnostic.
À propos de PathAI
PathAI est la seule entreprise technologique axée sur l'IA à fournir des solutions complètes en pathologie de précision, des services de laboratoire humide au déploiement d'algorithmes pour les essais cliniques et l'utilisation en laboratoire. Rigoureusement formés et validés avec des données de plus de 15 millions d'annotations, ses modèles alimentés par l'IA peuvent être exploités pour optimiser l'analyse des échantillons de pathologie afin d'améliorer l'efficacité et l'exactitude de l'interprétation de la pathologie, ainsi que pour mieux évaluer l'efficacité thérapeutique et accélérer le développement de médicaments pour les maladies complexes.
PathAI, dont le siège est à Boston, MA, et qui exploite un laboratoire certifié CAP/CLIA à Memphis, TN, est fier de compter une équipe de plus de 600 penseurs innovants du monde entier. Pour plus d'informations, veuillez visiter www.pathai.com.
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