新传媒网过去二十年来，肺癌患者的个性化治疗选择取得了长足的进步。对于非小细胞肺癌(肺癌最常见的亚型，也是全球癌症相关死亡的主要原因)患者来说，出现了两种主要的治疗策略：酪氨酸激酶抑制剂和免疫检查点抑制剂。然而，为非小细胞肺癌患者选择正确的治疗方法并不总是一个容易的决定，因为生物标志物可能在治疗过程中发生变化，导致治疗无效。莫菲特癌症中心的研究人员正在开发一种无创、准确的方法来分析患者的肿瘤突变和生物标志物，以确定最佳治疗方案。
在《自然通讯》上发表的一篇新文章中，研究小组展示了如何使用正电子发射断层扫描/计算机断层扫描放射组学的深度学习模型来识别哪些非小细胞肺癌患者可能对酪氨酸激酶抑制剂治疗敏感以及哪些患者将从中受益免疫检查点抑制剂治疗。该模型使用放射性示踪剂 18F-氟脱氧葡萄糖(一种糖分子)进行 PET/CT 成像。使用 18F-FDG PET/CT 成像可以查明葡萄糖代谢异常的部位，有助于准确表征肿瘤。
“这种类型的成像，18F-FDG PET/CT，广泛用于确定非小细胞肺癌患者的分期。所使用的葡萄糖放射性示踪剂也被认为会受到 EGFR 激活和炎症的影响，”Matthew Schabath 说，博士，癌症流行病学系副成员。“EGFR(即表皮生长因子受体)是非小细胞肺癌患者中常见的突变。EGFR 突变状态可以作为治疗的预测因子，因为具有活性 EGFR 突变的患者对酪氨酸激酶抑制剂治疗有更好的反应。”
