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作者
杨菀婷 段建雄 武炜 赵涓涓
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单位
太原理工大学计算机科学与技术学院（大数据学院）山西国信凯尔医学检验所山西省人民医院检验科太原理工大学软件学院晋中信息学院信息工程学院中北大学软件学院山西省煤炭中心医院PET/CT室山西医科大学第一医院呼吸与危重症医学科
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摘要
免疫治疗，特别是免疫检查点抑制剂（ICIs），作为一种颇具前景的持续抗肿瘤治疗策略，为肺癌患者带来了新的治疗希望。然而，该疗法高成本、显著的毒副作用以及疗效的个体化差异成为临床实践中的重大挑战。因此，准确预测个体患者对免疫治疗的反应成为当前研究的热点。随着人工智能（AI）技术在医学领域的成功应用，越来越多的研究证据表明，借助AI技术能够更有效地预测免疫治疗的疗效。本文综述了目前在免疫治疗疗效预测方面的研究进展与实际应用，重点涵盖了基于分子标志物和驱动基因改变的间接预测方法，以及基于临床结果和随访影像数据的直接预测模型。同时，本文还探讨了AI在免疫治疗领域所面临的挑战及未来的研究方向，旨在为疗效预测研究提供新的思路和方法。
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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
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文章目录
1基于AI的免疫治疗预测
2间接预测免疫治疗反应的研究
2.1 基于已知疗效分子标志物的治疗反应预测
2.1.1 PD-L1
2.1.2 TMB
2.1.3 TILs
2.2疗效相关驱动基因变异的无创预测研究
3直接预测免疫治疗反应的研究
3.1基于临床终点的疗效智能预测
3.2结合随访影像的免疫治疗监测与疗效评估
4生物标志物的前沿探索
4.1 微生物菌群
4.2液体活检
4.3蛋白质组学
4.4多组学
5挑战与展望
6结束语
本文创新点：
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引用格式
杨菀婷,段建雄,武炜,等.肺癌免疫治疗疗效的智能预测：现状、挑战与未来方向[J/OL].太原理工大学学报,1-24[2025-03-07].http://kns.cnki.net/kcms/detail/14.1220.N.20250306.0940.002.html.
太原理工大学学报
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