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이세훈
이세훈 (Se-Hoon Lee) 저자 이메일 보기
성균관대학교 의과대학, 삼성서울병원
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115 KB
  CV updated 2019-09-27 15:14
 
조회 114  인쇄하기 주소복사 트위터 공유 페이스북 공유 
Artificial Intelligence–Powered Spatial Analysis of Tumor-Infiltrating Lymphocytes as Complementary Biomarker for Immune Checkpoint Inhibition in Non–Small-Cell Lung Cancer
열기 Authors and Affiliations

Abstract

PURPOSE
Biomarkers on the basis of tumor-infiltrating lymphocytes (TIL) are potentially valuable in predicting the effectiveness of immune checkpoint inhibitors (ICI). However, clinical application remains challenging because of methodologic limitations and laborious process involved in spatial analysis of TIL distribution in whole-slide images (WSI).

METHODS
We have developed an artificial intelligence (AI)–powered WSI analyzer of TIL in the tumor microenvironment that can define three immune phenotypes (IPs): inflamed, immune-excluded, and immune-desert. These IPs were correlated with tumor response to ICI and survival in two independent cohorts of patients with advanced non–small-cell lung cancer (NSCLC).

RESULTS
Inflamed IP correlated with enrichment in local immune cytolytic activity, higher response rate, and prolonged progression-free survival compared with patients with immune-excluded or immune-desert phenotypes. At the WSI level, there was significant positive correlation between tumor proportion score (TPS) as determined by the AI model and control TPS analyzed by pathologists (P < .001). Overall, 44.0% of tumors were inflamed, 37.1% were immune-excluded, and 18.9% were immune-desert. Incidence of inflamed IP in patients with programmed death ligand-1 TPS at < 1%, 1%-49%, and ≥ 50% was 31.7%, 42.5%, and 56.8%, respectively. Median progression-free survival and overall survival were, respectively, 4.1 months and 24.8 months with inflamed IP, 2.2 months and 14.0 months with immune-excluded IP, and 2.4 months and 10.6 months with immune-desert IP.

CONCLUSION
The AI-powered spatial analysis of TIL correlated with tumor response and progression-free survival of ICI in advanced NSCLC. This is potentially a supplementary biomarker to TPS as determined by a pathologist.

논문정보
- 형식: Research article
- 게재일: 2022년 03월 (BRIC 등록일 2022-05-12)
- 연구진: 국내(교신)+국외 연구진태극기
- 분야: Cancer Biology/Oncology, Medicine
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