כדי לענות על כך, פיתחו החוקרים מערכת למידת מכונה SCORPIO המשתמשת בבדיקות דם שגרתיות (ספירת דם מלאה ופרופיל מטבולי מקיף) לצד מאפיינים קליניים של 9,745 חולים שטופלו ב-ICI ב-21 סוגי סרטן. SCORPIO אומן על נתונים של 1,628 חולים על פני 17 סוגי סרטן ממרכז הסרטן Memorial Sloan Kettering.
בשתי בדיקות פנימיות שכללו 2,511 חולים ב-19 סוגי סרטן, SCORPIO השיג חציון AUC תלוי-זמן (AUC(t)) של 0.763 ו-0.759 עבור ניבוי הישרדות כוללת לאחר 6, 12, 18, 24 ו-30 חודשים. מדובר בביצועים טובים יותר לעומת TMB למשל, אשר הראה ערכי AUC(t) חציוניים של 0.503 ו-0.543.
בנוסף, SCORPIO הפגין ביצועי ניבוי מעולים לחיזוי תועלת קלינית (תגובת הגידול או יציבות ממושכת), עם ערכי AUC של 0.714 ו-0.641, בהשוואה ל-TMB עם AUC = 0.546 ו-0.573
תיקוף חיצוני בוצע באמצעות 10 ניסויי פאזה 3 גלובליים (4,447 חולים על פני 6 סוגי סרטן) ונתוני עולם אמיתי ממערכת הבריאות של Mount Sinai (1,159 חולים על פני 18 סוגי סרטן). בקבוצות חיצוניות אלה, SCORPIO שמר על ביצועים חזקים בחיזוי תוצאות הטיפול ב-ICI, ועלה על אלה של ערכי ביטוי PDL1.
מקור: