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肺癌免疫治疗疗效的智能预测:现状、挑战与未来方向

杨菀婷 段建雄 武炜 赵涓涓 强彦 赵慧兰 孔晓梅

太原理工大学学报2025,Vol.56Issue(5):821-838,18.
太原理工大学学报2025,Vol.56Issue(5):821-838,18.DOI:10.16355/j.tyut.1007-9432.20240644

肺癌免疫治疗疗效的智能预测:现状、挑战与未来方向

Intelligent Prediction of Lung Cancer Immunotherapy Efficacy:Current State,Challenges,and Future Directions

杨菀婷 1段建雄 2武炜 3赵涓涓 4强彦 5赵慧兰 6孔晓梅7

作者信息

  • 1. 太原理工大学 计算机科学与技术学院(大数据学院),山西 太原
  • 2. 山西国信凯尔医学检验所,山西 太原
  • 3. 山西省人民医院 检验科,山西 太原
  • 4. 太原理工大学 计算机科学与技术学院(大数据学院),山西 太原||太原理工大学 软件学院,山西 太原||晋中信息学院 信息工程学院,山西 晋中
  • 5. 太原理工大学 计算机科学与技术学院(大数据学院),山西 太原||中北大学 软件学院,山西 太原
  • 6. 山西省煤炭中心医院PET/CT室,山西 太原
  • 7. 山西医科大学第一医院 呼吸与危重症医学科,山西 太原
  • 折叠

摘要

Abstract

[Purposes]Immunotherapy,especially immune checkpoint inhibitors(ICIs),as a promising and sustained antitumor therapy,has brought new hope to lung cancer patients.However,its high cost,significant toxic side effects,and individualized differences in efficacy have become ma-jor challenges in clinical practice.Therefore,accurate prediction of immunotherapy efficacy in indi-vidual patient has become a hot topic in current research.With the successful application of artificial in-telligence(AI)technology in the medical field,more and more studies have shown that immuno-therapy efficacy can be predicted more effectively with the help of AI technology.[Results]In this pa-per,current research advances and practical applications in immunotherapy efficacy are reviewed,with a focus covering indirect prediction methods based on molecular markers and driver gene altera-tions,as well as direct prediction models based on clinical outcomes and follow-up imaging data are reviewed.Meanwhile,the challenges and future research directions of AI in the field of immuno-therapy are discussed,aiming to provide new ideas and methods for efficacy prediction research.

关键词

人工智能/免疫检查点抑制剂/生物标志物/非小细胞肺癌/疗效预测

Key words

artificial intelligence/immune checkpoint inhibitors/biomarkers/non-small cell lung cancer/immunotherapy efficacy prediction

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

杨菀婷,段建雄,武炜,赵涓涓,强彦,赵慧兰,孔晓梅..肺癌免疫治疗疗效的智能预测:现状、挑战与未来方向[J].太原理工大学学报,2025,56(5):821-838,18.

基金项目

国家自然科学基金资助项目(61972274,U21A20469) (61972274,U21A20469)

太原理工大学学报

OA北大核心

1007-9432

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