Cu aproape 20 de ADC-uri aprobate începând din anul 2000, inclusiv unele de mare succes, conjugatele de anticorpi și medicamente (ADC-uri) reprezintă cu siguranță una dintre cele mai mari inovații în cercetarea cancerului. Chiar și terapiile mai vechi, mai puțin complicate, țintite, precum pionierul Herceptin care vizează HER2, au avut provocările lor în laboratorul de testare. Patologii aplecați peste lamelele de microscop întâmpinau uneori dificultăți în a ajunge la aceleași concluzii. Acum, experții pariază că patologia digitală, condusă de inteligența artificială (AI), poate face revoluția ADC-urilor să decurgă mai lin.
„Suntem doar la vârful aisbergului cu ADC-urile, iar patologia digitală deschide noi frontiere”, a declarat Jeff Allen, PhD, președintele și CEO-ul Friends of Cancer Research pentru Inside Precision Medicine. „Tumorile pot fi țintite mai eficient și țintele care erau necunoscute anterior vor putea fi observate.” Există chiar speranța că mai multe ținte dintr-un singur tumor pot fi evaluate simultan.
Organizația non-profit Friends of Cancer Research este una dintre grupările care își propun să accelereze acest proces. Aceasta a desfășurat lucrări esențiale pentru a sprijini standardizarea descoperirii biomarkerilor și aplicarea clinică. Grupul susține și conduce atât Proiectul ai.RECIST privind Măsurarea bazată pe Inteligență Artificială a Criteriilor de Evaluare a Răspunsului în Tumori Solide, cât și Proiectul Digital PATH privind Armonizarea Instrumentelor de Patologie Digitală și Computațională.
Proiectul Digital PATH compară performanța a 10 instrumente de patologie digitală pentru evaluarea stării HER2 dintr-un set comun de aproximativ 1.100 de probe de cancer de sân. Rezultatele au fost prezentate în luna mai, iar o concluzie importantă a fost că exista un nivel ridicat de acord între rezultatele instrumentelor de patologie digitală și cele ale patologilor umani experți, cel puțin atunci când markerul tumoral era puternic exprimat. Cea mai mare variație a rezultatelor s-a observat la nivelurile de neexprimare și de exprimare scăzută (1+).
Fiecare dintre instrumentele de patologie digitală participante utilizează AI pentru a recunoaște modelele de pe lamelele digitalizate și pot fi folosite pentru a indica extinderea expresiei biomarkerilor precum HER2.
Partenerii includ: 4D Path, Amgen, AstraZeneca, Bristol Myers Squibb, EMD Serono, GSK, Kulig Consulting, Loxo@Lilly, Massachusetts General Hospital, MD Anderson Cancer Center, Merck, Neomorph, Paige.AI, PathAI, Sanofi, Tempus AI, Administrația pentru Alimente și Medicamente a Statelor Unite (FDA), Spitalul Universitar din Antwerp și Universitatea din Carolina de Nord la Chapel Hill.
Proiectul AI-RECIST își propune să facă progrese similare în utilizarea RECIST pentru evaluarea tumorilor. RECIST (Criteriile de Evaluare a Răspunsului în Tumori Solide) este efectuat de radiologi pentru a oferi măsurători tumorale la intervale de timp definite și a monitoriza evoluția tratamentului pentru a cuantifica eficacitatea acestuia.
Primul ADC aprobat a fost gemtuzumab ozogamicin în anul 2000, un anticorp CD33 conjugat cu un antibiotic antitumoral, calicheamicin. A fost aprobat pentru leucemia mieloidă acută. În prezent, există aproape 20 de ADC-uri aprobate și aproximativ 100 în studii clinice.
Piața globală a ADC-urilor este estimată acum la aproximativ 10 miliarde de dolari.
Senior Editor RevistaSanatatii.ro. Pasionat de lifespan, fan David Sinclair.
