• قامت منصة TARIO-2 التابعة لشركة Noetik بتحليل صور H&E الروتينية قبل العلاج لـ 113 مريضًا خضعوا للعلاج بـ BOT+BAL، وحددت أنماط البيئة الدقيقة للورم المرتبطة بالاستجابة والبقاء على قيد الحياة.
• في تحليل استعادي لسرطان القولون والمستقيم النقيلي المقاوم للعلاج MSS بدون نقائل كبدية نشطة، حققت المجموعة الفرعية التي تم تحديدها بواسطة الذكاء الاصطناعي معدل استجابة بنسبة 64٪ للعلاج بـ BOT+BAL، مقارنة بنسبة 9٪ في المجموعة المتبقية.
• لقد تحسن معدل البقاء على قيد الحياة بشكل ملحوظ في المجموعة الفرعية من مرضى سرطان القولون والمستقيم النقيلي الذين تم تحديدهم بواسطة الذكاء الاصطناعي، حيث لم يتم الوصول إلى متوسط البقاء على قيد الحياة، وبلغت نسبة المخاطر 0.18 مقارنة بالمجموعة المتبقية.

أعلنت شركة Agenus Inc. (NASDAQ: AGEN ) ، الرائدة في مجال ابتكار علم المناعة والأورام، اليوم عن بيانات استرجاعية جديدة تُظهر أن نموذج TARIO-2 القائم على الذكاء الاصطناعي من Noetik قد حدد أنماط البيئة الدقيقة للورم المكانية المرتبطة بالنتائج السريرية من صور علم أمراض الورم الروتينية قبل العلاج لدى المرضى الذين عولجوا باستخدام botensilimab (BOT) بالإضافة إلى balstilimab (BAL)، وهو مزيج العلاج المناعي متعدد الوظائف من الجيل التالي والمعزز بـ Fc من Agenus المضاد لـ CTLA-4 والمضاد لـ PD-1.

سيُعرض البحث في 30 مايو 2026، من قِبل الدكتور رايان دالتون، من شركة نوتيك، خلال جلسة عرض ملصقات في الاجتماع السنوي للجمعية الأمريكية لعلم الأورام السريري (ASCO) لعام 2026. وقد قيّم العرض، الذي حمل عنوان "نموذج أساسي للذكاء الاصطناعي كمتنبئ بفعالية مثبطات نقاط التفتيش المناعية من الجيل التالي باستخدام بوتنسيليماب (BOT) + بالستيليماب (BAL) في الأورام الصلبة باستخدام صور H&E قبل العلاج"، ما إذا كان نموذج TARIO-2 من نوتيك قادرًا على تحليل صور علم الأمراض القياسية المصبوغة بالهيماتوكسيلين والإيوسين (H&E) لتحديد أنماط البيئة الدقيقة للورم المرتبطة بالنتائج السريرية بعد العلاج باستخدام BOT+BAL.

بوت (BOT) هو جسم مضاد مُحسَّن بتقنية Fc ومُضاد لـ CTLA-4، مُصمَّم لتوسيع نطاق النشاط المناعي المُضاد للأورام من خلال تأثيره على تنشيط الخلايا التائية، وعرض المستضدات، والخلايا التائية التنظيمية داخل البيئة الدقيقة للورم. ونظرًا لآلية عمل بوت المُتمايزة مع بلسم (BOT+BAL)، والملاحظات السابقة التي تُشير إلى أن النشاط السريري لا يرتبط ارتباطًا وثيقًا بالعلامات الحيوية التقليدية مثل التعبير عن PD-L1 أو عبء الطفرات الورمية، فإن اتباع مناهج أوسع نطاقًا تعتمد على البيئة الدقيقة للورم قد يكون مهمًا لتحديد المرضى الأكثر ترجيحًا للاستفادة من العلاج.

شمل التحليل 113 مريضًا قابلًا لتقييم الفعالية، عولجوا باستخدام العلاج المركب (BOT+BAL) في تجربة المرحلة الأولى (ب) C-800-01، والذين توفرت لديهم صور الأنسجة المصبوغة بالهيماتوكسيلين والإيوسين قبل العلاج. وشملت مجموعات الأورام سرطان القولون والمستقيم النقيلي المستقر ميكروساتليًا (MSS) دون وجود نقائل كبدية نشطة، وسرطان المبيض، والأورام اللحمية. وقد قيّم التحليل قدرة TARIO-2 على التنبؤ بالنتائج السريرية، بما في ذلك أفضل استجابة شاملة ومعدل البقاء على قيد الحياة.

في مجموعة مرضى سرطان القولون والمستقيم النقيلي ذي الاستقرار الميكروي (MSS mCRC) الذين لا يعانون من نقائل كبدية نشطة، أظهر نموذج TARIO-2 أداءً تنبؤيًا ذا دلالة إحصائية لكل من أفضل استجابة شاملة والبقاء على قيد الحياة بشكل عام. ولوحظت اتجاهات داعمة في مجموعتي مرضى سرطان المبيض والساركوما. وفي مجموعة مرضى سرطان القولون والمستقيم النقيلي ذي الاستقرار الميكروي (MSS mCRC) الذين لا يعانون من نقائل كبدية نشطة، تفوق نموذج TARIO-2 أيضًا على نماذج الأساس المرضي المرجعية في التنبؤ بأفضل استجابة شاملة والبقاء على قيد الحياة بشكل عام.

لا يعتمد نموذج TARIO-2 على نهج المؤشرات الحيوية التقليدية أحادية العلامة. بدلاً من ذلك، يطبق النموذج تحليلًا مكانيًا للبيئة الدقيقة للورم قائمًا على الذكاء الاصطناعي على صور الأنسجة المرضية القياسية المصبوغة بصبغة الهيماتوكسيلين والإيوسين، والتي تُنتج بشكل روتيني أثناء تشخيص السرطان والتقييم السريري. وباستخدام صور الهيماتوكسيلين والإيوسين المتوفرة على نطاق واسع، صُمم نموذج TARIO-2 لاستخلاص خصائص البيئة الدقيقة للورم ذات الصلة بيولوجيًا دون الحاجة إلى أساليب تحليل الأنسجة الأكثر تعقيدًا والتي قد يصعب تطبيقها بشكل روتيني. قد يدعم هذا النهج استراتيجيات تصنيف المرضى المستقبلية إذا تم التحقق من صحته بشكل استباقي.