亮点
- 首次大规模、多中心队列研究利用人工智能（Hover-NeXt）在晚期黑色素瘤常规HE切片上量化TILs。
- 人工智能检测的TIL密度与客观缓解率、无进展生存期和总生存期显著相关。
- 人工智能评分比手动TIL评估具有更高的预测准确性，表明其具有更好的重现性和临床实用性。
- 研究结果支持将人工智能辅助TIL量化作为ICI反应的可及、成本效益生物标志物的临床应用，并提供公开可用的模型资源以促进验证。
人工智能检测的肿瘤浸润淋巴细胞作为晚期黑色素瘤抗PD-1治疗的生物标志物：临床证据与转化视角
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