2026-cı ilin ASCO -sunda Lunit , süni intellektlə işləyən HER2/İHK biomarkerinin kəmiyyət təhlili və məkan şiş mikroətrafı analizi vasitəsilə dəqiq xəstə təbəqələşdirməsi və biomarker əsaslı onkologiya tədqiqatlarını təqdim edəcək. Cənubi Koreya , Seul , 21 may 2026-cı il /PRNewswire/ -- Xərçəng diaqnostikası və dəqiq onkologiya üçün süni intellektin aparıcı təminatçısı olan Lunit , bu gün süni intellekt biomarker platformalarını əks etdirən beş tədqiqatın 29 may – 2 iyun tarixlərində İllinoys ştatının Çikaqo şəhərində keçiriləcək 2026-cı il Amerika Klinik Onkologiya Cəmiyyəti (ASCO) İllik Toplantısında təqdim edildiyini elan edir. Lunit 2026-cı il ASCO -da Bu ilki təqdimatlar Lunit -in ənənəvi immun profilləşdirmədən kənara çıxaraq inteqrasiya olunmuş süni intellektlə işləyən HER2/İHK biomarkerinin kəmiyyət təhlili və məkan şiş mikroətrafı (TME) analizini əhatə edən biomarker tədqiqatlarının genişlənməsini əks etdirir. HER2 ekspressiyasını, immun fenotiplərini, üçüncü dərəcəli limfoid strukturları (TLS), şişə sızan limfositləri (TILs) və endotel hüceyrələrini xarakterizə etmək üçün süni intellektdən istifadə edərək, tədqiqatlar bir çox xərçəng növündə dəqiq xəstə təbəqələşdirməsini yaxşılaşdırmaq üçün inteqrasiya olunmuş biomarker analizinin potensialını vurğulayır. Beş təqdimat arasında öd yolları xərçəngi (BTC), kiçik hüceyrəli olmayan ağciyər xərçəngi (NSCLC), adenoid kistik karsinoma (ACC), mikrosatellit-stabil (MSS), metastatik kolorektal xərçəng və qabaqcıl mədə xərçəngi (AGC) üzrə tədqiqatlar yer alır. Təqdim olunan tədqiqatlardan biri, Yonsei Universiteti Tibb Kolleci ndəki tədqiqatçılar tərəfindən aparılan, HER2-müsbət qabaqcıl BTC -də trastuzumab, nivolumab, gemcitabin və cisplatin-dən ibarət birinci xətt dördlü rejimini qiymətləndirir. Tədqiqat 2026-cı il ASCO -da Sürətli Şifahi Təqdimat olaraq seçilmişdir. Süni intellektlə işləyən tam slayd görüntüsü (WSI) analizindən istifadə edərək, tədqiqatçılar şiş toxumasında HER2 ekspressiyasını və immun fenotiplərini analiz edirlər. Çoxmərkəzli faz Ib/II sınağına daxil edilmiş 40 xəstə arasında, terapiya kombinasiyası 55% obyektiv cavab dərəcəsi (ORR), 95% xəstəliyə nəzarət dərəcəsi (DCR) və 10.6 ay median proqressiyasız sağ qalma (PFS) nümayiş etdirir. Süni intellekt analizi ilə müəyyən edilmiş HER2 IHC 3+ şiş hüceyrə nisbəti ≥10% olan xəstələr, həddən aşağı olanlara nisbətən əhəmiyyətli dərəcədə yüksək cavab dərəcələrinə nail olurlar (80% vs. 36.4%). Tədqiqat, inteqrasiya olunmuş süni intellektlə işləyən HER2 və məkan şiş mikroətrafı analizinin HER2 -hədəfli kombinasiya terapiyalarından daha çox fayda görə biləcək xəstələri müəyyən etməyə necə kömək edə biləcəyini nümayiş etdirir. Başqa bir tədqiqat, süni intellektlə işləyən məkan analizi istifadə edərək HER2 -həddindən artıq ekspressiya edən NSCLC -nin şiş mikroətrafı landşaftını xarakterizə edir. 2000-dən çox NSCLC tam slayd görüntüsündə, HER2 -həddindən artıq ekspressiya edən şişlər, həddindən artıq ekspressiya etməyən şişlərə nisbətən əhəmiyyətli dərəcədə azalmış şişə sızan limfosit sıxlığı və iltihablı immun fenotipinin daha aşağı nisbətlərini nümayiş etdirir. İmmun-soyuq fenotip, HER2 3+ hüceyrələrinin daha yüksək nisbətləri olan şişlərdə daha aydın olur. Tədqiqat, HER2 -nin həddindən artıq ekspressiyası və şişin immun statusu arasındakı bioloji əlaqəyə əlavə məlumat verir, eyni zamanda süni intellektlə işləyən HER2 analizini məkan şiş mikroətrafı xarakterizasiyası ilə birləşdirməyin biomarker tədqiqatlarında daha geniş potensialını vurğulayır. Seul Milli Universiteti Xəstəxanası ilə aparılan başqa bir təqdim olunan tədqiqat, məhdud müalicə variantları olan nadir bir xərçəng olan adenoid kistik karsinomada (ACC) süni intellektlə işləyən məkan şiş mikroətrafı analizini araşdırır. Tədqiqatçılar, yüksək endotel hüceyrə və şişə sızan limfosit (TIL) sıxlığına malik ACC xəstələrinin bir alt qrupunu müəyyən edirlər ki, onlar axitinib müalicəsindən sonra əhəmiyyətli dərəcədə uzanmış proqressiyasız sağ qalma nümayiş etdirirlər (19.6 ay vs. 11.1 ay). Tapıntılar, süni intellekt əsaslı məkan profilləşdirməsinin yalnız ənənəvi biomarkerlərdən istifadə edərək təbəqələşdirməsi çətin olan cavab verən populyasiyaları ayırd etməyə kömək edə biləcəyini göstərir. Asan Tibb Mərkəzi ndəki tədqiqatçılar, ümumiyyətlə immun nəzarət nöqtəsi inhibitorlarına (ICIs) davamlı hesab edilən MSS metastatik kolorektal xərçəngdə süni intellektlə işləyən şiş mikroətrafı analizini araşdırırlar. Tədqiqatçılar, süni intellekt tərəfindən müəyyən edilmiş daha böyük üçüncü dərəcəli limfoid struktur (TLS) bölgələri olan xəstələrin immunoterapiyadan sonra yaxşılaşdırılmış proqressiyasız sağ qalma və ümumi sağ qalma nümayiş etdirdiyini aşkar edirlər. Tapıntılar, süni intellektlə işləyən məkan analizinin immunoterapiyadan daha çox fayda görə biləcək MSS kolorektal xərçəng xəstələrini müəyyən etmək potensialını vurğulayır. Lunit -in baş direktoru Brandon Suh , “Bu tədqiqatlar, süni intellektlə işləyən biomarker analizinin ənənəvi immun profilləşdirmədən inteqrasiya olunmuş HER2/İHK kəmiyyət təhlili və məkan şiş mikroətrafı analizinin necə inkişaf etdiyini nümayiş etdirir” dedi. “İnanırıq ki, inteqrasiya olunmuş biomarker analizi dəqiq onkologiya tədqiqatlarında, xəstə təbəqələşdirməsində və müalicəyə cavabın qiymətləndirilməsində getdikcə daha vacib rol oynayacaq.” Lunit 2026-cı il ASCO -da sərgilənəcək, burada iştirakçılar şirkətin süni intellekt biomarker platformaları və tədqiqat əməkdaşlıqları haqqında daha çox məlumat əldə edə bilərlər. ### Lunit -in 2026-cı il ASCO -da təqdim olunan süni intellekt biomarker tədqiqatları bunlardır: [Sürətli Şifahi #4016] HER2-müsbət öd yolları xərçəngində (HERBOT) birinci xətt trastuzumab, nivolumab, gemcitabin və cisplatin-in faz Ib/II sınağı: Koreya Xərçəng Tədqiqat Qrupu ndan çoxinstitusional tədqiqat [Poster #8545/335] HER2 -həddindən artıq ekspressiya edən kiçik hüceyrəli olmayan ağciyər xərçəngində şiş mikroətrafı landşaftının süni intellektlə işləyən xarakterizasiyası [Poster #6122/579] Endotel Hüceyrələrinin və Şişə Sızan Limfositlərin Süni İntellektlə İşləyən Məkan Analizi Adenoid Kistik Karsinomada Axitinibə Cavabı Proqnozlaşdırır [Poster #2532/322] İmmunoterapiya alan metastatik mikrosatellit-stabil kolorektal xərçəngdə süni intellektlə işləyən məkan şiş mikroətrafı analizi [Poster #2612/402] Qabaqcıl mədə xərçəngində (AGC) immunosupressiv mikroətrafı hədəfləyərək TGF-β inhibisyonunun immun müqavimətinə potensial təsirləri: K-Umbrella-06 Sınağı nın Multi-omiks post-hoc analizi Lunit haqqında 2013-cü ildə qurulan Lunit (KRX: 328130) , süni intellekt vasitəsilə xərçəngi fəth etmək missiyası ilə qlobal liderdir. Klinik olaraq təsdiqlənmiş həllərimiz tibbi görüntüləmə, süd vəzi sağlamlığı və biomarker analizini əhatə edir – xərçəngə qulluq spektrində daha erkən aşkarlanma, daha ağıllı müalicə qərarları və daha dəqiq nəticələr təmin edir. Lunit risk proqnozu və erkən aşkarlanmadan dəqiq onkologiyaya qədər geniş bir həll paketi təklif edir. FDA tərəfindən təsdiqlənmiş Lunit INSIGHT Breast Suite və süd vəzi sağlamlığı həllərimiz dünya üzrə minlərlə tibb müəssisəsində xərçəng skrininqini dəstəkləyir, Lunit SCOPE platforması isə biomarker tədqiqatları və yoldaş diaqnostik inkişafı üçün qlobal əczaçılıq və laboratoriya liderləri ilə tədqiqat tərəfdaşlığında istifadə olunur. 65-dən çox ölkədə 10.000-dən çox sayt tərəfindən etibar edilən Lunit , xəstələr, klinisyenlər və tədqiqatçılar üçün ölçülə bilən təsir göstərmək üçün dərin tibbi təcrübəni davamlı inkişaf edən məlumat dəstləri ilə birləşdirir. Baş ofisi Seul da yerləşən və qlobal ofisləri olan Lunit , dünya miqyasında xərçənglə mübarizəyə rəhbərlik edir. Daha çox məlumat üçün lunit.io saytına daxil olun. MƏNBƏ Lunit