ASCO 2026: революция ИИ и пространственного профилирования в биомаркерах рака

Важно не только наличие мишени, но и ее расположение в опухоли: биомаркеры больше не просто «положительные» или «отрицательные»

Старый вопрос о биомаркерах: есть ли мишень?

Современная онкология давно вступила в эпоху, когда биомаркеры меняют решения о лечении. EGFR, ALK, ROS1, RET при раке легкого; RAS, BRAF, MSI, HER2 при колоректальном раке; ER, PR, HER2, Ki-67 при раке молочной железы; BRCA и HRD при раке яичников уже стали неотъемлемой частью повседневной практики.

Однако традиционный подход к биомаркерам имеет важное ограничение: часто он описывает опухоль одним средним значением. Например, мы называем опухоль «HER2-положительной», но зачастую подробно не измеряем, одинаков ли HER2 во всех ее участках, где сосредоточены положительные клетки, могут ли иммунные клетки проникать в зоны с высоким HER2 и окружает ли эти клетки строма.

Новый вопрос: где мишень, с кем она соседствует и в каком микроокружении?

Именно здесь вступают в действие искусственный интеллект и пространственное профилирование. Цифровая патология анализирует изображение всего предметного стекла в высоком разрешении. Модели ИИ могут количественно оценивать опухолевые клетки, строму, лимфоциты, сосудистые клетки, зоны некроза, иммунный фенотип и клеточные соседства. Так патологическое стекло может перестать быть только документом для диагноза и превратиться в многослойную биологическую карту, способную предсказывать ответ на лечение.

Пример ASCO 2026: отбор с помощью ИИ при HER2-положительном раке желчных путей

Одним из ярких примеров этого подхода на ASCO 2026 было исследование HER2-положительного распространенного рака желчных путей. Оценивая четырехкомпонентную схему первой линии с трастузумабом, ниволумабом, гемцитабином и цисплатином, исследование одновременно изучало экспрессию HER2 и иммунный фенотип с помощью анализа всего стекла при поддержке ИИ.

В многоцентровом исследовании фазы Ib/II участвовали 40 пациентов . При комбинации лечения частота объективного ответа была зарегистрирована как %55, частота контроля заболевания как %95, а медиана выживаемости без прогрессирования как 10,6 месяца . Но главное состояло в том, что ИИ мог выделять пациентов с потенциально большей вероятностью ответа.

Пример показывает, что ИИ может выйти за рамки простого «вспомогательного инструмента патологии». Когда в одной и той же ткани одновременно анализируются количество белка-мишени, иммунный фенотип и микроокружение опухоли, отбор пациентов может стать более точным.

Иммунологически холодное микроокружение опухоли при раке легкого с высоким HER2

Другой анализ, представленный Lunit на ASCO 2026, оценивал микроокружение немелкоклеточного рака легкого с гиперэкспрессией HER2. При пространственном анализе с помощью ИИ более двух тысяч полных изображений стекол NSCLC сообщалось о меньшей плотности опухоль-инфильтрирующих лимфоцитов и меньшей доле воспаленного иммунного фенотипа в опухолях с гиперэкспрессией HER2.

Эта находка предполагает, что опухоли с высоким HER2 в определенном контексте могут иметь более «иммунологически холодное» микроокружение. Если результаты будут подтверждены в независимых сериях, для понимания, каким пациентам более целесообразны сочетания HER2-направленной терапии и иммунотерапии, может потребоваться оценка не только уровня HER2, но и карты микроокружения.

Пространственная сигнатура, различающая ответ на акситиниб при аденоидно-кистозной карциноме

Еще один пример пространственного профилирования с помощью ИИ был представлен при аденоидно-кистозной карциноме. Возможности лечения этой редкой опухоли ограничены, а прогнозировать ответ классическими биомаркерами трудно. Анализ микроокружения опухоли на основе ИИ показал более длительную PFS после акситиниба в подгруппе с высокой плотностью эндотелиальных клеток и опухоль-инфильтрирующих лимфоцитов: 19,6 месяца против 11,1 месяца.

Области TLS при MSS колоректальном раке: может ли открыться путь к иммунотерапии?

Микросателлитно-стабильный метастатический колоректальный рак обычно считается резистентным к ингибиторам иммунных контрольных точек. Однако метка «MSS» тоже не объясняет всех деталей микроокружения опухоли. Один из представленных на ASCO 2026 анализов микроокружения с ИИ показал, что более крупные области третичных лимфоидных структур при MSS метастатическом колоректальном раке могут быть связаны с лучшими PFS и OS после иммунотерапии.

Эта область очень важна: объединяя некоторые опухоли в одну категорию «резистентных к иммунотерапии», мы можем пропускать небольшие подгруппы, микроокружение которых в действительности обладает потенциалом иммунного ответа. Пространственный анализ с ИИ может позволить объективнее определять эти небольшие подгруппы.

Мультимодальный ИИ: когда патология, клинические данные и геномный риск входят в одну модель

Еще одним важным направлением на ASCO 2026 был мультимодальный искусственный интеллект. Мультимодальный ИИ рассматривает совместно не только патологическое изображение, но и клинические данные, возраст, стадию, размер опухоли, статус лимфоузлов, сведения о лечении и, при необходимости, геномные данные. Цель — моделировать весь контекст болезни, а не один источник данных, чтобы точнее прогнозировать риск и пользу лечения.

Исследования Artera на ASCO 2026 служат примером этого направления. Мультимодальная модель ИИ для оценки пользы химиотерапии и прогноза при HR-положительном раке молочной железы с поражением лимфоузлов была представлена как Абстракт #107 на устной сессии. Также представлены исследования согласованности мультимодального ИИ с тестом Recurrence Score по 21 гену при раннем раке молочной железы и цифровой патологической стратификации риска при раке простаты.

Что эти технологии могут изменить в клинике?

Главный потенциал ИИ и пространственного профилирования — сделать существующие биомаркеры точнее. Например, положительный HER2 можно оценивать не только как «есть» или «нет», но и вместе с долей клеток с высоким HER2, их распределением в опухоли, наличием соседних иммунных клеток и контекстом микроокружения опухоли.

Аналогично, решения об иммунотерапии могут учитывать не только PD-L1 или MSI, но и множество переменных: проникают ли T-клетки в опухоль или остаются у ее внешней границы, наличие TLS, стромальный барьер, сосудистую структуру и состав макрофагов / TIL.

Критическое прочтение: наряду с энтузиазмом необходима валидация

Сообщение для Турции: цифровая патология и инфраструктура данных стратегически важны

В Турции все активнее обсуждаются молекулярная онкология, NGS-панели и решения о таргетном лечении. Но эпоха ИИ и пространственного профилирования требует не только инфраструктуры молекулярных тестов, но и цифровой патологии. Качественная обработка тканей, стандартизированное окрашивание, сканеры высокого разрешения, безопасное хранение данных, интеграция патологии и онкологии и данные клинических исходов — основные элементы этой системы.

Поэтому в ближайшее время понятие «консилиума цифровой патологии и биомаркеров» может стать столь же важным, как «молекулярный опухолевый консилиум». Модели ИИ приобретают смысл только при правильном клиническом вопросе, качественных данных и экспертной интерпретации.

Заключение

ASCO 2026 показало, что искусственный интеллект и пространственное профилирование становятся все заметнее в онкологии. Измерение HER2/IHC с поддержкой ИИ, анализ микроокружения, картирование TIL/TLS, мультимодальные модели риска и прогнозирование пользы лечения на основе цифровой патологии обозначают эпоху, когда биомаркеры будут читать не просто как «положительные» или «отрицательные», а внутри многослойной опухолевой экосистемы.

Сегодня эти технологии не являются стандартом во всех областях, но направление ясно. В будущем вопрос в лечении рака будет не только «Есть ли мишень в опухоли?» Точнее будет спросить: «Где в опухоли находится эта мишень, вместе с какими клетками, в каком микроокружении и предсказывает ли эта карта ответ пациента на лечение?»