研究显示：AI工具在PD-L1评分中表现优于人工评估

2025年11月24日

根据发表在《ESMO真实世界数据与数字肿瘤学》上的一项研究结果，人工智能算法能够提供可靠的PD-L1评分，最大限度地减少变异，并特别在疑难病例中为病理医生提供支持。

图片来源：ESMO

PD-L1表达的人工量化容易受到观察者间高度变异性的影响，尤其是在评分较低且接近临界值的情况下，这可能最终影响患者接受免疫治疗的资格。

在一项多中心研究中，基于AI的DiaKwantPD-L1算法被证明不劣于病理常规评分方法。该算法开发用于通过CPS对各种实体癌的PD-L1表达进行定量。

该研究纳入了142名被诊断患有各种癌症并接受手术切除或活检的患者，其PD-L1评分采用标准化免疫组化方案并由病理医生进行人工评分。研究回顾性收集了常规诊断过程中获取的组织病理学玻片，并将其数字化。

研究将人工评分与AI评分同金标准进行了比较。在多种肿瘤类型和染色平台中，AI评分比人工评分获得了更高的准确度（88%对75%）和灵敏度（96%对78%）。

DiaKwantPD-L1算法是对近期研究的其他AI驱动CPS解决方案的补充，这些方案有望改善……

“AI辅助的PD-L1评分显著减少了病理医生之间的判读差异，尤其是在关键的临床阈值附近，提高了疑难病例评分的一致性，”巴西Oncoclínicas&Co及西班牙瓦尔德希伯伦肿瘤研究所的研究员、ESMO同行评审期刊主编Rodrigo Dienstmann博士评论道。“这些结果表明，将AI整合到常规工作流程中，可以优化免疫治疗的患者选择并简化病理实践。”