一项国际研究显示，人工智能驱动的病理学工具PhenopyCell能够在治疗前预测广泛期小细胞肺癌患者对铂类化疗的反应，无需额外活检。这一进展有助于避免无效治疗，让患者更早参与临床试验，并改善预后评估。

PhenopyCell由美国罗斯威尔帕克综合癌症中心的Prantesh Jain博士和埃默里大学温希普癌症研究所的Anant Madabhushi博士团队开发。该工具的准确性已由三家合作机构验证，相关研究发表在《npj Precision Oncology》期刊上。

广泛期小细胞肺癌占初次诊断病例的70%，疾病扩散迅速，患者平均生存期仅12至13个月。目前尚无区分亚型的方法，所有患者均接受标准化疗加免疫治疗，但新疗法仅对少数人有效。缺乏生物标志物是精准医疗的主要障碍。

“我们正进入拥有更多工具帮助小细胞肺癌患者的时代，”Jain博士表示，“但确定适合患者的工具需要生物标志物，目前这仍是空白。”PhenopyCell作为计算生物标志物，整合病理切片和医疗记录数据，对应患者结果以填补这一缺口。

研究团队回顾性分析了281名患者的病理切片，PhenopyCell基于免疫细胞信息预测化疗反应，准确性高于手动分析。工具显示，预后良好者肿瘤周围免疫细胞更多且组织有序，预后较差者则相反。这种排列模式仅能通过人工智能病理工具识别。

“每位小细胞肺癌患者已有诊断活检的病理切片，”Jain博士指出，“系统利用现有切片工作，无需额外程序或成本。在这类生存期短、再活检困难的疾病中，它可能成为独特而强大的工具。”

出版详情：作者：Roswell Park Comprehensive Cancer Center；标题：《New AI tool predicts whether aggressive small cell lung cancer will respond to treatment》；发表于：《npj Precision Oncology》(2026)；期刊信息: npj Precision Oncology