由约翰·霍普金斯-金梅尔癌症中心研究人员开发的一种人工智能技术，用于检测肿瘤脱落的DNA片段并在患者血液中循环，可以帮助临床医生更快地确定胰腺癌治疗是否有效。

在对参与两项大型胰腺癌治疗临床试验的患者的血样进行称为ARTEMIS-DELFI的方法测试后，研究人员发现该方法可用于确定治疗反应。ARTEMIS-DELFI和研究人员开发的另一种研究突变的方法（称为WGMAF）被发现比开始治疗两个月后的成像或其他现有临床和分子标记物更好地预测预后。然而，ARTEMIS-DELFI被确定为最佳测试，因为它更简单，并且可能更广泛地适用。

该作品的描述于5月21日发表在《Science Advances》，它得到了美国国立卫生研究院的部分资助。

在治疗胰腺癌患者时，时间至关重要表观遗传学癌症中心的项目。许多胰腺癌患者在癌症进展迅速的晚期得到诊断。约翰·霍普金斯·金梅尔癌症中心癌症遗传学和表观遗传学项目联合主任Victor E.Velculescu医学博士：“随着越来越多的胰腺癌实验治疗方法的出现，为患者提供更多潜在的治疗选择尤为重要。我们想尽快了解治疗是否对患者有帮助。如果它不起作用，我们希望能够切换到另一种治疗。"

目前，临床医生使用成像工具来监测癌症治疗反应和肿瘤进展。然而，这些工具产生的结果可能并不及时，对于接受免疫治疗的患者来说也不太准确，这可能使结果的解释更加复杂。在这项研究中，Velculescu和他的同事测试了两种替代方法来监测参与第2阶段CheckPAC试验的患者的治疗反应免疫疗法胰腺癌。

一种称为WGMAF（肿瘤信息血浆全基因组测序）的方法分析了肿瘤活检的DNA以及血液样本中的无细胞DNA，以检测治疗反应。另一种称为ARTEMIS-DELFI（肿瘤非依赖性全基因组cfDNA片段分析和重复景观），使用机器学习（一种人工智能形式）仅扫描患者血液样本中的数百万个无细胞DNA片段。这两种方法都能够检测出哪些患者从治疗中受益。然而，并非所有患者都有肿瘤样本，与整个组织相比，许多患者的肿瘤样本中只有一小部分癌细胞，而整个组织也包含正常胰腺和其他细胞，因此与WGMAF测试相混淆。

Velculescu说，ARTEMIS-DELFI方法适用于更多的患者，并且在后勤上更简单。随后，该团队在称为PACTO试验的第二次临床试验中验证了ARTEMIS-DELFI是一种有效的治疗反应监测工具。这项研究证实，ARTEMIS-DELFI可以在治疗开始四周后识别出哪些患者有反应。

首席研究作者Carolyn Hruban说：“快速失败的ARTEMIS-DELFI方法可能对胰腺癌特别有用，因为快速改变治疗方法可能有助于对初始治疗无效的患者。”，他在研究期间是约翰·霍普金斯大学的研究生，现在是达纳-法伯癌症研究所的博士后研究员。“与使用肿瘤样本相比，这种方法更简单，成本可能更低，适用范围更广。”

该团队的下一步将是前瞻性研究，测试ARTEMIS-DELFI提供的信息是否有助于临床医生更有效地找到有效的治疗方法并改善患者的预后。类似的方法也可以用于监测其他癌症。今年早些时候，团队成员在自然通信显示一种称为DELFI-TF的无细胞碎片监测方法的变体有助于评估结肠癌治疗反应。

Velculescu说：“我们的无细胞DNA片段分析提供了对患者治疗反应的实时评估，可用于个性化护理和改善患者结果。”