项目提案开发了一种护理AI工具，以指导血液恶性肿瘤中的免疫疗法治疗决策。免疫疗法的出现（例如双特异性抗体和CAR-T细胞）已改变了血液恶性肿瘤的治疗方法。但是，预测患者的反应和优化治疗策略仍然是主要的临床挑战。我们的实验室整合了合成免疫学和人工智能，以解决这些差距并改善精度免疫疗法。该项目致力于开发一种使用高维患者数据（包括视觉骨髓分析，免疫状态，基因组改变和治疗反应生物标志物）来指导实时免疫疗法决策的方法。AI模型将对现有的回顾性和前瞻性临床数据集进行培训，这些数据集包括可行的患者生物样本，结合功能性T细胞参数和肿瘤相互作用，以提高预测精度。关键组件将在临床环境中验证该工具，从而根据患者的结局进行自适应改进。最终目标是创建一个AI驱动的决策支持系统，该系统可以选择个性化治疗，最大程度地减少毒性风险，并最大程度地提高血液系统恶性肿瘤的治疗功效。该项目为临床医生提供了一个独特的机会，可以将计算和临床肿瘤学桥接，最终目的是将AI驱动的见解转化为可行的临床策略。