1729865896
2024-10-25 12:05:00
研究者たちは、がん患者のいわゆるデジタルツインを使用して、新しい治療法の臨床試験を正確にシミュレーションできることを示しました。 FarrSight-Twinと呼ばれるこの技術は、天体物理学者がブラックホールの発見に使用するアルゴリズムに基づいており、スペインのバルセロナで開催された分子標的とがん治療に関する第36回EORTC-NCI-AACRシンポジウムで発表された。
の 研究者 このアプローチは、患者に対して新しい治療法をテストする前に仮想臨床試験を実施するために使用できると主張しています。さらに、参加患者ごとにデジタルツインを使用して臨床試験に使用することもでき、これらの患者を合わせて対照グループを形成することができます。最終的には、患者が事前に最適な治療法を選択するために、デジタルツインでさまざまな治療法をテストできることを意味する可能性があります。
「世界中で、新しいがん治療法の開発に数十億ドルが費やされています。成功する人もいますが、ほとんどはそうではありません。デジタルツインを使用して個々の患者を表し、臨床試験コホートを構築し、実際の患者でテストする前に治療法を比較して成功する可能性があるかどうかを確認できます」と Concr の共同創設者兼最高科学責任者であるウズマ アスガー博士は述べています。現在、英国ロンドンのロイヤル・マースデンNHS財団トラストに勤務する腫瘍内科医。
生物学的データ
各デジタルツインは、さまざまな方法で治療を受けた何千人ものがん患者の生物学的データから作成されます。この情報は、患者のがんを模倣するために、その腫瘍に関する分子データと組み合わせられます。このデジタルツインにより、患者が治療にどのように反応するかを予測することが可能になります。
Asghar 博士と同僚は、このアプローチを使用して、研究に登録された各患者を表すデジタル ツインを使用して、公開された臨床試験を模倣しました。全体として、デジタル検査は、すべての模擬臨床検査において実際の臨床検査の結果を正確に予測しました。
高い応答率
さらなる検査では、FarrSight-Twin が最もよく予測した治療を受けた患者の奏効率は 75 パーセントであったのに対し、別の治療を受けた場合の奏効率は 53.5 パーセントであったことがわかりました。奏効率とは、治療後に腫瘍が縮小した患者の割合を指します。
シンポジウムで発表された研究で研究チームが用いた研究は、乳がん、膵臓がん、卵巣がんの患者を対象に実施された。これらは、アントラサイクリン、タキサン、プラチナベースの薬剤、カペシタビン、ホルモン治療を含む 2 つの異なる薬物治療を比較する第 II 相または第 III 相試験でした。
「さまざまな種類の腫瘍に対する臨床試験をシミュレーションして、さまざまな化学療法に対する患者の反応を予測することで、この種の技術を適用できることに興奮しています。その結果は心強いものです。この技術は、研究者が医薬品開発のかなり早い段階で患者の治験をシミュレーションできることを意味し、シミュレーションを複数回繰り返してさまざまなシナリオをテストし、成功の可能性を最大化できることを意味します」とアスガー氏は述べた。
さらなる技術開発
現在、研究者らは、診療所で個々の患者の治療反応を予測し、医師がどの化学療法が効果があるのか、効果がないのかを理解できるように、この技術の開発をさらに進めている。
アスガー博士と彼女の同僚は、Concr、ダーラム大学癌研究所、および研究機関との共同観察研究で、トリプルネガティブ乳がん患者にどの治療法が最も効果的かを予測するのに役立つかどうかを確認するためにこの技術をテストしている。ロイヤル・マースデン病院。
デジタル ツインの概念は、現実と一体となって機能するデジタル コピーを中心に展開します。この組み合わせにより、より優れたデータ洞察が得られ、予知保全が可能になり、リモート作業 (場合によっては大規模なグループでの作業) が容易になります。数カ月前、ゴールウェイ大学とハイデルベルク大学の研究者らは、この研究が成功したと発表した。 「デジタル双子」 作成します。これらにより、新生児の病状の診断と治療が改善されるはずです。
#がん患者のデジタルツインが治療効果を予測する