Yan Leyfman：AI在指导免疫疗法决策中的作用
作者：P53 Inc
Yan LeyfmanMednews Week的联合创始人兼执行董事，分享了一篇有关x：
在博士领导的一项研究中MLK Chua和团队，一个深度学习模型显示了改变我们如何评估肿瘤浸润淋巴细胞（TIL）的希望鼻咽癌（NPC）。
使用HNE染色的载玻片，这种AI驱动方法（TILDL）准确地量化了TIL，预测生存结果和对免疫疗法的反应。
- 较高的tildl％=早期NPC的5年生存率更好
- 在转移性NPC中，TILDL％预测对免疫检查点封锁（ICB）的反应改善了
- 个性化治疗的潜在生物标志物
这项工作强调了AI在简化NPC中的病理学和指导免疫疗法决策中的作用。
标题：基于深度学习的肿瘤浸润淋巴细胞的定量作为鼻咽癌的预后指标：多hor虫发现
作者：T。Lu，F。Xie，Y。Hu，S。Zhan，F。Zhong，J。Chen，J。Pan，X。Gong，Z。Liu，C。Huang，C。Xie，Q. Guo，M.L.K.Chua，J。Li
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摘要
MLK CHUA博士领导的一项研究提出了一种名为TILDL的深度学习模型，该模型量化了鼻咽癌（NPC）中的肿瘤浸润淋巴细胞（TIL）（TILS），并使用HNE染色幻灯片，使用有望作为预后指标，可作为生存和对免疫疗法的反应作为预后指标。更高的TILDL百分比与更好的结果相关，有可能成为个性化治疗决策的生物标志物。