最近开发的免疫检查点抑制剂大大提高了癌症患者的生存率。然而，癌症免疫疗法的问题在于，只有大约30%的癌症患者从其治疗效果中受益，目前的诊断技术并不能准确预测患者对治疗的反应。

在这种情况下，浦项工业大学生命科学系教授金三克(音)的研究小组利用网络机器学习技术，提高了预测患者对免疫检查点抑制剂(ICIs)反应的准确性，备受关注。研究小组通过分析700多名患有三种不同癌症(黑色素瘤、胃癌、膀胱癌)的患者的临床结果和患者癌症组织的转录组数据，发现了新的基于网络的生物标志物。通过利用基于网络的生物标志物，该团队成功开发了可以预测抗癌治疗反应的人工智能。爱博网投官方网站该团队进一步证明，基于新发现的生物标志物的治疗反应预测优于基于常规抗癌治疗生物标志物(包括免疫治疗靶点和肿瘤微环境标志物)的治疗反应预测。

在他们之前的研究中，研究小组开发了机器学习，可以预测胃癌或膀胱癌患者对化疗的药物反应。这项研究表明，人工智能利用生物网络中基因之间的相互作用，不仅可以成功预测患爱博网投官方网站者对化疗的反应，还可以预测多种癌症类型的免疫治疗。

这项研究有助于提前发现对免疫治疗有反应的患者，并制定治疗计划，从而实现定制化的精准医疗，让更多的患者从癌症治疗中受益。在POSTECH医疗器械创新中心、人工智能研究生院和ImmunoBiome公司的支持下，这项研究最近发表在爱博网投官方网站自然通讯，一本国际同行评议期刊。