Algemeen

AI-foundationmodel voorspelt therapierespons en identificeert nieuwe biomarkers bij kanker

Onderzoekers hebben MutationProjector ontwikkeld, een AI-foundationmodel dat is getraind op genomische data van meer dan 30.000 tumoren. Het model integreert moleculaire kennis om veranderingen in signaalroutes in kaart te brengen en levert nauwkeurige voorspellingen van immunotherapie- en chemotherapieresistentie over verschillende maligniteiten heen.

Het overstijgt bestaande topmethodieken en wijst op nieuwe biomarkers, waaronder KMT2D-mutaties bij immunotherapiesensitiviteit en gelijktijdige SMARCA4- en STK11-alteraties bij resistentie. Deze bevindingen bieden een unificerend raamwerk voor de vertaling van tumorgenotypen naar biologische mechanismen en klinische behandelkeuzes, wat de precisie-oncologie aanzienlijk kan ondersteunen.

Abstract (original)

While genetic sequencing is routine in cancer care, translating a tumor's complex mutation profile into actionable treatment decisions remains a central challenge. MutationProjector is pre-trained from a large corpus of genomic alterations across 30,000+ tumors, integrated with extensive molecular knowledge. The resulting projection reveals a tumor's altered molecular pathways, facilitating model interpretation, and it accurately reconstructs held-out mutations, demonstrating model generalization. When applied to predict immunotherapy or chemotherapy resistance across multiple cancer types and cohorts, MutationProjector achieves or exceeds state-of-the-art performance in all contexts. It identifies unexpected biomarkers, including KMT2D mutation in immunotherapy sensitivity and joint alteration of SMARCA4 and STK11 in immunotherapy resistance. These results establish a unifying framework for connecting tumor genotypes to biological mechanisms and therapeutic outcomes.

Dit artikel is een samenvatting van een publicatie in Cancer discovery. Voor het volledige artikel, alle details en referenties verwijzen wij u naar de oorspronkelijke bron.

Lees het volledige artikel

DOI: 10.1158/2159-8290.CD-25-1735