Tempus hợp tác với Artera để mở rộng điều trị ung thư tuyến tiền liệt được cá nhân hóa
Xét nghiệm tiên lượng và dự đoán ung thư tuyến tiền liệt dựa trên trí tuệ nhân tạo đa phương thức (MMAI) sẽ được cung cấp trên một mạng lưới bác sĩ ung thư rộng lớn ở Hoa Kỳ

Tempus, công ty hàng đầu trong việc sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để thúc đẩy y học chính xác được kết nối với hơn một nửa số bác sĩ ung thư hành nghề ở Hoa Kỳ và Artera, nhà đổi mới đằng sau các xét nghiệm tiên lượng và dự đoán ung thư dựa trên MMAI, đã công bố sự hợp tác độc quyền để thương mại hóa xét nghiệm phân tầng nguy cơ ung thư tuyến tiền liệt tiên tiến của Artera. Xét nghiệm tuyến tiền liệt ArteraAI — một thuật toán phân tích hình ảnh kỹ thuật số của sinh thiết bệnh nhân và dữ liệu lâm sàng để dự đoán kết quả và hiệu quả điều trị — là xét nghiệm AI đầu tiên trong bất kỳ hướng dẫn quốc gia nào, được minh họa bởi vị trí của nó trong hướng dẫn của Mạng lưới Ung thư Toàn diện Quốc gia (NCCN) và được Medicare hoàn trả.
Sự hợp tác này giải quyết nhu cầu quan trọng về tiên lượng ung thư chính xác hơn và minh họa cho tương lai của AI trong y học, nơi công nghệ thu hẹp khoảng cách giữa dữ liệu và các quyết định cứu người. “Ung thư là một tập hợp các bệnh phức tạp đòi hỏi các giải pháp cụ thể cho tình huống cá nhân của từng bệnh nhân”, Chris Scotto DiVetta, Phó chủ tịch cấp cao và GM của Sản phẩm AI, cho biết với Inside Precision Medicine. “Tại Tempus, chúng tôi làm việc với hệ sinh thái các đối tác để cung cấp chẩn đoán thông minh trên quy mô lớn. Chúng tôi tập trung vào việc mang đến một danh mục các giải pháp đa phương thức, hỗ trợ AI cho khách hàng của mình. Artera bổ sung cho chiến lược này thông qua chuyên môn của họ trong việc cung cấp những hiểu biết có giá trị từ bệnh học kỹ thuật số.”
Người mai mối, mai mối, biến tôi thành một trận đấu
Lĩnh vực bệnh học kỹ thuật số sẽ mãi mãi thay đổi khi Andre Esteva, khi đó là sinh viên tốt nghiệp tại Đại học Stanford, xuất bản một bài báo của tác giả đầu tiên về các ứng dụng y tế của thị giác máy tính và trí tuệ nhân tạo. Trong bài báo được giới thiệu trên trang bìa của tạp chí Nature số ra ngày 2 tháng 2 năm 2017, Esteva và các đồng nghiệp đã sử dụng 129.450 hình ảnh lâm sàng về bệnh da để đào tạo một mạng lưới thần kinh sâu để phân loại các tổn thương da, dẫn đến một thuật toán có khả năng phân loại các tổn thương từ hình ảnh chụp tương tự như những gì được chụp bằng điện thoại di động.
Công trình của Esteva sau đó được sử dụng làm nền tảng cho một ứng dụng phát hiện ung thư được triển khai trong một thử nghiệm tại Bệnh viện Stanford khi một điều đáng kinh ngạc xảy ra. “Chúng tôi đã xác định được một tổn thương trên một bệnh nhân mà bác sĩ da liễu đã bỏ lỡ”, Esteva nói với Inside Precision Medicine. Đó là một khối u ác tính, và nhờ ứng dụng của chúng tôi, chúng tôi đã tìm thấy khối u ác tính đó một năm trước đó khi nó ở giai đoạn 0. Vì vậy, nó rất dễ điều trị, và bệnh nhân đã có một kết quả tuyệt vời. Khi bạn là một sinh viên sau đại học, đó là một khoảnh khắc vô cùng cảm động, và tôi luôn quan tâm đến các vấn đề có tác động xã hội quy mô lớn, nhưng đối với tôi, điều này là ưu tiên hàng đầu và trung tâm để có thể tác động tích cực đến cuộc sống của bệnh nhân.
Sau khi lấy bằng tiến sĩ, Esteva thành lập nhiều công ty nhưng trở thành người đứng đầu bộ phận AI y tế tại Salesforce, nơi Giám đốc điều hành Mark Benioff quyết định đóng vai trò mai mối y sinh. Benioff giới thiệu Esteva với Felix Feng, MD, người đang đảm nhận nhiều vai trò tại Đại học California, San Francisco (UCSF), bao gồm giám đốc Sáng kiến Benioff về Nghiên cứu Ung thư Tuyến tiền liệt, phó giám đốc Nghiên cứu Lâm sàng Dịch thuật và đồng lãnh đạo Chương trình Ung thư Tuyến tiền liệt tại Trung tâm Ung thư Toàn diện Gia đình Helen Diller của UCSF.
Theo Esteva, “[Benioff] nói, 'Các bạn nên làm việc cùng nhau. Andre, bạn mang đến nền tảng AI, và Felix, bạn mang đến nền tảng lâm sàng. Felix là một nhà lãnh đạo ý kiến quan trọng (KOL) trong không gian ung thư tuyến tiền liệt, vì vậy chúng tôi bắt đầu xem xét không gian ung thư tuyến tiền liệt và xem loại công cụ AI mà chúng tôi có thể xây dựng để hỗ trợ chăm sóc bệnh nhân ở đây. Hai năm nghiên cứu và phát triển và lên ý tưởng, và chúng tôi đã xây dựng các công cụ đầu tiên cho ung thư tuyến tiền liệt có thể xác định liệu pháp phù hợp cho bệnh nhân. Chúng tôi đã đưa những kết quả đó đến Mark Benioff, người đã nói rằng đây là một trong những tiến bộ thú vị nhất mà ông đã thấy trong ung thư tuyến tiền liệt trong 20 năm qua.
Với sự hỗ trợ tài chính của Benioff, bộ đôi Esteva và Feng tiếp tục ra mắt Artera, hiện đã ba năm tuổi. Trong ba năm đó, Artera đã phát triển các thử nghiệm AI y tế để cá nhân hóa liệu pháp cho bệnh nhân ung thư. Công ty được biết đến nhiều nhất với xét nghiệm ArteraAI Tuyến tiền liệt — xét nghiệm AI đầu tiên cho ung thư tuyến tiền liệt khu trú có khả năng dự đoán, có nghĩa là nó có thể dự đoán phản ứng điều trị ở bệnh nhân và xác định cho các bác sĩ lâm sàng xem bệnh nhân có được hưởng lợi nhiều hơn từ liệu pháp này hay liệu pháp khác hay không.
Hoàn thành tầm nhìn
Vào tháng 12 năm 2024, Feng qua đời vì ung thư và Esteva, Giám đốc điều hành của Artera, đã thực hiện sứ mệnh thực hiện tầm nhìn của người đồng sáng lập là tạo ra sự khác biệt lâu dài trong cuộc sống của bệnh nhân và gia đình của họ. Esteva và công ty đã hợp tác với Tempus để cung cấp các xét nghiệm của Artera cho bệnh nhân trên khắp Hoa Kỳ.
“Mục tiêu của chúng tôi tại Tempus là cung cấp cho khách hàng quyền truy cập vào chẩn đoán thông minh trong nỗ lực nâng cao dịch vụ chăm sóc cá nhân hóa,” DiVetta nói. “ArteraAI đã xây dựng xét nghiệm bệnh học kỹ thuật số dự đoán duy nhất có trong hướng dẫn của NCCN và nó giải quyết nhu cầu lâm sàng trong ung thư tuyến tiền liệt khu trú trung gian. Ngày nay, một phần ba bệnh nhân đáp ứng với Liệu pháp Tước đoạt Androgen (ADT) và xét nghiệm của Artera giúp xác định những bệnh nhân có khả năng đáp ứng với việc sử dụng ADT ngắn hạn.
Artera là phòng thí nghiệm được chứng nhận CLIA hợp tác với Tempus. Khi một bác sĩ lâm sàng yêu cầu xét nghiệm ArteraAI Tuyến tiền liệt, Artera sẽ gửi cho họ một báo cáo PDF với hai phần thông tin về bệnh nhân của họ. Báo cáo dự đoán đáp ứng điều trị, nguy cơ di căn xa của bệnh nhân và các điểm cuối tương tự được quản lý cho nhóm nguy cơ của bệnh nhân.
Esteva làm rõ, “Ví dụ, giả sử bạn có một bệnh nhân được chẩn đoán ung thư tuyến tiền liệt khu trú và bệnh nhân đó bị ung thư tuyến tiền liệt có nguy cơ trung bình và đang được điều trị bởi bác sĩ ung thư bức xạ. Câu hỏi phổ biến nhất mà bác sĩ ung thư bức xạ sẽ hỏi là, 'Liệu bệnh nhân này có được lợi ích từ liệu pháp hormone như một chất bổ trợ cho cơ sở bức xạ không? Tôi có cho họ liệu pháp hormone hay không?' Các xét nghiệm của chúng tôi có thể cho họ biết điều đó. Ngoài ra, các xét nghiệm của chúng tôi cũng sẽ đánh giá mức độ hung hăng của bệnh bằng cách tiên đoán khả năng di căn, khả năng ung thư tuyến tiền liệt giết chết bệnh nhân và tương tự.
Ngoài ung thư tuyến tiền liệt
Esteva đang áp dụng những gì anh và Artera đã học được trong việc phát triển Xét nghiệm tuyến tiền liệt ArteraAI cho các bệnh ung thư khác. Phần mềm của Artera phân tích các slide H & E được số hóa, và ngày nay, hầu hết mọi khối u rắn đều được chẩn đoán thông qua sinh thiết và đọc tại phòng thí nghiệm bệnh học với các vết bẩn H & E.
“Bởi vì chúng tôi có một mô hình nền tảng cơ bản, [ArteraAI] đã trở nên tốt hơn và nhanh hơn trong việc phát triển các xét nghiệm bên ngoài ung thư tuyến tiền liệt,” Esteva nói. “Mô hình đầu tiên của chúng tôi về ung thư tuyến tiền liệt mất khoảng hai năm để phát triển và xác nhận trong thời gian tôi làm việc tại Salesforce. Mô hình thứ hai của chúng tôi về ung thư vú, khi chúng tôi có dữ liệu, mất một nửa thời gian… Vì vậy, khi nói đến công nghệ, nó trở nên tốt hơn và nhanh hơn khi bạn tiếp tục. Đó là một mô hình nền tảng AI thực sự khái quát hóa rất tốt.”
Nếu Esteva có thể dẫn dắt các chương trình trong tương lai tại Artera để theo bước chân công việc của họ trong bệnh ung thư tuyến tiền liệt và tiếp tục đưa họ vào phần lớn các phòng khám, tôi nghĩ có thể nói rằng Felix Feng quá cố có thể sẽ tự hào.