Sažetak: Altis Labsov AI sistem IPRO analizirao je oko 10.000 CT snimaka u fazi III MAIRPOSA studiji i definisao odgovor kao ≥50% poboljšanje IPRO‑α skora. IPRO je pokazao prednost eksperimentalne terapije već od 16. nedelje, dok standardni RECIST‑ORR nije predvideo kasniju pobedu u ukupnom preživljavanju. Promene u IPRO skoru korelirale su s ishodima preživljavanja, što sugeriše da AI može ranije signalizirati klinički značajne efekte, ali je potrebna dodatna validacija.
IPRO AI Softver Otkrio Ranu Prednost Terapije u Fazi III Studije MAIRPOSA
IPRO was used in J&J's Phase III MAIRPOSA study. Credit: Roman Shashko
/ Shutterstock.com
Altis Labsov AI sistem IPRO pokazao je sposobnost ranog detektovanja klinički značajne koristi terapije u okviru faze III studije MAIRPOSA, sugerišući da napredne metode analize snimaka mogu nadmašiti standardne slikovne endpointe.
Detalji studije
U Johnson & Johnson-evom ispitivanju MAIRPOSA (NCT04487080), koje je ispitivalo kombinaciju Rybrevanta (amivantamab) i Lazcluze (lazertinib) kod pacijenata sa naprednim NSCLC-om sa EGFR mutacijom, IPRO je analizirao oko 10.000 radioloških snimaka (pretezno CT). Za svaki pacijent softver je generisao prognostičke mere na osnovu početnih i kontrolnih snimaka tokom lečenja.
Šta je IPRO i kako je definisan odgovor
IPRO je potpuno automatizovan AI sistem koji iz trodimenzionalnih CT snimaka izdvaja prognostičke slikovne biomarkere — uključujući tumorski teret, telesnu kompoziciju i indikatore stanja organa — i direktno predviđa verovatnoću preživljavanja. U analizi MAIRPOSA studije odgovor je definisan kao ≥50% poboljšanje IPRO-α skora u odnosu na početni nalaz. Efekat terapije je procenjen kao odnos IPRO stopa odgovora (IPRO Response Rate Ratio) između eksperimentalne i kontrolne grupe na ranim, predefinisanim slikovnim kontrolama.
Ključni nalazi
- IPRO je počeo da favorizuje eksperimentalnu terapiju već od 16. nedelje i zadržao prednost na kasnijim merenjima.
- Standardni RECIST‑ORR (objektivna stopa odgovora) nije predvideo kasniju, statistički značajnu prednost u ukupnom preživljavanju (OS) koju je kasnije studija pokazala.
- Na nivou pojedinačnih pacijenata, pogoršanje IPRO skora bilo je dosledno povezano sa lošijim OS, dok je njegovo poboljšanje korelisalo sa boljim OS.
"Ovaj rezultat dokazuje da AI može predvideti klinički značajan benefit koji tradicionalni slikovni endpointi poput ORR ponekad ne detektuju," izjavio je Felix Baldauf-Lenschen, osnivač i izvršni direktor Altis Labs-a.
Klinicka i regulatorna perspektiva
Nalazi su predstavljeni na World Conference on Lung Cancer (WCLC) 2026 u Seulu. U onkologiji je ukupno preživljavanje (OS) dugo smatrano zlatnim standardom kao endpoint, a Američka agencija za hranu i lekove (FDA) prošle godine je objavila smernice koje naglašavaju važnost unapred definisanog OS-a u kliničkim ispitivanjima raka.
Potencijalne implikacije i ograničenja
Rana detekcija potencijalnog neuspeha terapije može omogućiti lekarima da promene tretman pre nego što klasični endpointi pokažu promenu, što bi potencijalno moglo uticati na krajnje ishode pacijenata. Ipak, treba napomenuti da su ovi rezultati zasnovani na analizi podataka predstavljених na konferenciji i da je potrebna dodatna, nezavisna i prospektivna validacija pre široke primene u registracionim ispitivanjima ili kliničkoj praksi.
Zaključak: IPRO demonstrira potencijal AI‑pogonjene analize slikovnih nalaza da otkrije ranije i prognostički relevantne promene u odgovoru na terapiju, ali sledeći korak su rigorozne validacijske studije koje će potvrditi prenosivost i upravljivost ove tehnologije u različitim klinickim uslovima.
Napomena: Izveštaj je originalno objavio Clinical Trials Arena, brend u vlasništvu GlobalData.
Pomozite nam da budemo bolji.
