ADT是前列腺癌领域的治疗基石，但长期使用可能会引起心血管风险升高、代谢风险增加、疲劳和肌肉萎缩、骨质疏松和骨折风险以及潮热等副作用；如何优选人群强化治疗方案，从而改善患者生存同时提升生活质量，是目前研究重点。近期，杜克癌症研究所Andrew J.Armstrong教授领衔的一项研究结果公布，使得多模态人工智能生成的生物标志物成为首个经过验证的用于指导前列腺癌ADT疗程的预测性生物标志物。
编者按：ADT是前列腺癌领域的治疗基石，但长期使用可能会引起心血管风险升高、代谢风险增加、疲劳和肌肉萎缩、骨质疏松和骨折风险以及潮热等副作用；如何优选人群强化治疗方案，从而改善患者生存同时提升生活质量，是目前研究重点。近期，杜克癌症研究所Andrew J.Armstrong教授领衔的一项研究结果公布，使得多模态人工智能生成的生物标志物成为首个经过验证的用于指导前列腺癌ADT疗程的预测性生物标志物。
亮点抢先看：
- 利用多模态人工智能（MMAI）生成的生物标志物可以识别出高危局限性前列腺癌患者，从而避免接受长期雄激素剥夺疗法（ADT）。
- MMAI生物标志物阳性患者中，长期ADT治疗与短期ADT治疗的15年风险差异为14%，而生物标志物阴性患者中则为0%。
- MMAI生成的生物标志物是首个经过验证的用于指导前列腺癌ADT疗程的预测性生物标志物。
一项发表于Journal of Clinical Oncology的最新研究结果表明，一种结合病理学和临床特征、利用MMAI提取的生物标志物可以识别出一组高危局限性前列腺癌患者，从而避免长期接受ADT治疗。
“高危前列腺癌患者的标准治疗方案是2~3年的ADT联合放疗，但这种长期激素治疗会带来一系列副作用，包括心血管风险升高、代谢风险增加、疲劳和肌肉萎缩、骨质疏松和骨折风险以及潮热，”领导这项新研究的杜克癌症研究所医学博士Andrew J.Armstrong表示。“开发一种生物标志物来识别真正需要这种更强化治疗的男性，有助于在这种情况下采用更精准的激素治疗方法。”他补充说，这种基于MMAI提取的生物标志物是第一个经过验证的、有助于指导前列腺癌ADT治疗时长的预测性生物标志物。
Armstrong博士表示：“约三分之一的高危局部性疾病患者无需接受2~3年的激素治疗，只需6个月的较短疗程联合放射治疗即可获得良好的疗效。对于AI生物标志物阴性的患者，这种较短的疗程不会降低治愈率，也不会增加远处转移的风险，并且对降低长期ADT的毒性和副作用具有明显的益处。”
01
建立模型
在既往研究中，研究人员开发了MMAI前列腺预后模型，该模型在局限性前列腺癌的预测效果优于美国国家综合癌症网络（NCCN）的风险评估。随后，研究人员对该模型进行了改进，构建了中危前列腺癌的预测性生物标志物：MMAI前列腺ST-ADT。在这项新研究中，Armstrong博士及其同事开发了一种用于高危疾病的新型临床和数字病理AI生物标志物。
该模型基于6项随机3期试验的数据进行训练，并基于第7项试验的数据进行验证；这7项试验共纳入了6，423名患者，这些患者均在NRG肿瘤生物样本库中拥有可用的切片，并拥有完整的临床数据和可用的治疗前前列腺活检切片。该模型整合了多模态临床数据，包括年龄、基线前列腺特异抗原、格里森联合检测、格里森原发性检测、格里森继发性检测、T分期和治疗类型，以及图像数据。开发数据用于确定生物标志物阳性的临界值。
△RT0G 9202验证队列的CONSoRT图
在验证队列中，患者的中位监测时间为17.2年；长期ADT治疗显著降低了远处转移的发生率，从26%降至17%（HR 0.64；P<0.001）。
在完整的验证队列中，66%（785名患者）的MMAI生物标志物呈阳性；在这些患者中，与短期ADT治疗相比，长期ADT治疗显著降低了远处转移的发生率（HR 0.55；P<0.001）。在生物标志物阴性的男性（407名患者）中，未观察到此类获益（HR 1.06；P=0.84）。
△生物标志物阳性人群的远处转移风险及远处转移相关死亡情况
△整个验证队列的生物标志物阳性和阴性人群的主要、次要和探索性终点的治疗效果
对于MMAI生物标志物阳性的男性来说，长期和短期ADT治疗之间的15年风险差异为14%，而对于生物标志物阴性的患者，治疗持续时间之间的差异为0%。
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未来潜力
Armstrong博士表示，他对大量高危前列腺癌患者（约三分之一）通过生物标志物检测，在较短疗程内获得良好疗效感到惊讶。“另一方面，约有20%~30%的临床高危且AI生物标志物阳性的男性，尽管接受了长期ADT治疗，但仍会发展为转移性疾病，而强化治疗将使其受益，例如使用雄激素受体通路抑制剂或对受累淋巴结进行PET引导下放射治疗。”
无论治疗时长如何，MMAI生物标志物本身也对远处转移具有预后价值（HR 2.35；P<0.001）。生物标志物阴性组的15年远处转移发生率为11%，而生物标志物阳性组为26%（P<0.001）。
作者指出，该研究的局限性在于使用中位数作为生物标志物阳性的截断阈值，而未来的研究可以使用四分位数或风险评分来优化该阈值。
“下一步是进一步验证该生物标志物在一系列商用病理数字化仪上的可靠性，”Armstrong博士说道。“一旦完成，该检测的商业化及其在临床实践中的应用，为ADT治疗时长相关的治疗决策提供参考是合理的。”他补充道，理想情况下，应该开展进一步的随机试验，使用该生物标志物和其他基于人工智能的生物标志物，以确定在高危人群中，哪些人可能受益于强化治疗或去强化治疗。
Armstrong博士说：“可以将数字病理学和临床特征结合起来，开发出一种预后和预测性的人工智能生物标志物，以告知高风险局限性前列腺癌男性ADT的适当持续时间。”
Andrew J.Armstrong博士
医学、外科学、药理学和癌症生物学终身教授
杜克大学癌症研究所前列腺和泌尿系统癌症中心研究主任。
他是一位肿瘤内科医生，也是泌尿生殖系统癌症（尤其是前列腺癌）实验疗法和生物标志物开发领域的国际知名专家。
作为一名临床和转化医学研究员，他专注于晚期泌尿生殖系统恶性肿瘤患者的实验疗法研究。他在循环肿瘤细胞生物学和上皮可塑性方面的研究获得了美国国防部、PCF/Movember、美国国立卫生研究院和美国癌症协会的资助。他领导了恩扎卢胺的研发，并使其获得FDA批准用于治疗转移性前列腺癌男性。他曾荣获前列腺癌基金会、美国癌症研究协会（AACR）和美国临床肿瘤学会（ASCO）青年研究员奖。他曾担任前列腺癌工作组第三工作组联合主席，并自2012年以来一直担任NCCN前列腺癌专家组的主要撰稿成员，负责制定前列腺癌男性治疗的国家临床指南。
▌参考文献：
Armstrong AJ，Liu VYT，Selvaraju RR，et al.Development and validation of an AI digital pathology biomarker to predict benefit of long-term hormonal therapy and radiotherapy in men with high-risk prostate cancer across multiple phase 3 trials.J Clin Oncol.Published online April 16，2025.
Esteva A，Feng J，van der Wal D，et al.Prostate cancer therapy personalization via multi-modal deep learning on randomized phase III clinical trials.NPJ Digit Med.2022;5(1):71.
Spratt DE，Tang S，Sun Y，et al.Artificial intelligence predictive model for hormone therapy use in prostate cancer.NEJM Evid.2023;2(8):a2300023.
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