Generative Artificial Intelligence as a Catalyst for Effective Cancer Treatments
Notice bibliographique
Résumé
Current standard of cancer care is supported by a continuously expanding set of therapeutic options becoming available to cancer patients such as KRAS inhibitors, third-generation tyrosine kinase inhibitors (e.g., osimertinib), new immunotherapy drugs (e.g., durvalumab), as well as adaptive and combination therapies involving chemotherapy, radiotherapy, immunotherapy and targeted therapy. Despite these advances, therapeutic resistance persists as an inevitable challenge to cancer cure. While combination therapy is a plausible strategy to thwart therapeutic resistance, further research is needed on rationalizing drug combinations. On the other hand, adaptive therapy is emerging as a sound strategy to counter the evolving nature of cancer and thwart or delay the onset of therapeutic resistance. Indeed, cancer is a nonlinear time-varying dynamical system whose treatment can be viewed as a problem of steering the disease to a desired end-state of cure or stable management based on monitored treatment response. The success of this strategy depends on accurate and reliable estimations/predictions of disease state and tumor growth dynamics. Therein lies the potential of generative artificial intelligence (GenAI) and its underlying large language models (LLMs) to leverage the accumulating big clinical, radiomic and molecular data about cancer patients and their treatments to power its learning and predictive capabilities towards assisting treatment decision-making. This perspective starts with examples of current therapeutic advances and a succinct overview of persisting challenges to the development of effective cancer treatments, followed by a broad survey of artificial intelligence (AI) applications in oncology and their varying degrees of clinical readiness. Given this context, cancer treatment is framed as a problem of controlling a nonlinear time-varying dynamical system, where data-driven GenAI learning and predictive capabilities would be instrumental in resolving the challenges of disease monitoring and controllability. The perspective shares insights about potential pathways to GenAI-assisted improvement of cancer treatments and discusses key challenges to its deployment in real-world clinical settings, including data curation, clinical validation, LLM hallucinations and ethical concerns. Ultimately, advancing noninvasive tracking of treatment response dynamics and curating corresponding big LLM training datasets are essential to the potential of GenAI as a catalyst for effective cancer treatments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».