艾瑞卡联合 TP 方案一线治疗晚期食管鳞癌,一线PFS超34个月
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随着免疫治疗的探索和发展,食管癌已经进入免疫治疗时代。ESC👏ORT-1st研究是全球首个探索免疫治疗(卡瑞利珠单抗)联合🥳TP(紫杉醇+顺铂)方案一线治疗晚期转移性食管鳞癌的Ⅲ期临床😜研究,基于其前期数据,该方案成为我国晚期食管鳞癌一线标准治疗😎。 在2024年美国临床肿瘤学会(ASCO)年会上,E🙌SCORT-1st研究对最终结果进行更新。结果显示,在全人群😢中,与化疗组相比,卡瑞利珠单抗联合化疗组中位总生存(OS)和🤩研究者评估的中位无进展生存(PFS)均显著获益,且生存曲线差😀异呈现增大趋势,提示卡瑞利珠单抗联合化疗带来“长尾”持久改善😉。相比化疗组,卡瑞利珠单抗联合化疗组的3年OS率翻倍(25.😅6% vs 12.8%),预估1/4晚期食管鳞状细胞癌(ES🤯CC)患者生存期超过3年,且不受患者PD-L1 TPS表达水🤩平影响。该数据刷新了晚期食管癌一线治疗研究3年OS率记录,为🥳晚期食管鳞癌实现临床治愈的目标奠定了坚实基础,也为医生和患者🔥治疗选择提供了宝贵的参考。 一例73岁晚期食管鳞癌患者😂的诊疗经过当前已获得成效。患者一线治疗接受“卡瑞利珠单抗+白🤯蛋白紫杉醇+卡铂”方案4周期、“卡瑞利珠单抗+白蛋白紫杉醇”🙌方案2周期,疗效达部分缓解(PR);后续转为卡瑞利珠单抗维持😘治疗,疗效持续疾病稳定(SD)。截至末次随访,患者一线PFS🤯和OS已达34个月,实现了长期生存。 据悉,患者是一位😉73岁男性,结合胃镜、病理和CT等辅助检查结果,诊断为食管中🤗段鳞癌(cT3N3M0 ⅣA期)。结合指南推荐和相关循证证据😜,一线给予“卡瑞利珠单抗+白蛋白紫杉醇+顺铂”治疗4周期;后💯因消化道毒性不能耐受,停用铂类药物,行“卡瑞利珠单抗+白蛋白🥳紫杉醇”治疗2周期。免疫联合化疗期间疗效持续PR。为进一步巩❤️固治疗效果,后续给予卡瑞利珠单抗免疫维持治疗,期间每隔3月复😎查,病情持续稳定。治疗期间虽有相关不良反应,经过积极处理,均🥳已控制,患者生活质量未受影响。截至2025年6月,患者已接受👏免疫治疗34个月,目前仍持续治疗中,一线PFS与OS达34个😂月。该病例展示了免疫联合化疗及免疫维持治疗在食管癌中的显著生😎存获益,为临床医生在处理类似病例时提供了宝贵的参考和借鉴。 😎 本例患者能够获得长期生存获益,得益于主诊医生对免疫用药🙄的精准决策以及患者和家属的积极配合。在无免疫治疗的时代,近3😉年的长生存获益是难以想象的。该案例充分体现了卡瑞利珠单抗的应😁用在突破传统治疗瓶颈、延长患者生存期及维持生活质量方面的关键😘价值。返回搜狐,查看更多
北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)
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中国大模型,首登Nature封面。 9月17日,在最新😍一期的国际权威期刊Nature(自然)中,DeepSeek-😊R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队😅共同完成,梁文锋担任通讯作者,首次公开了仅靠强化学习就能激发👏大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na💯ture封面,也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的🙄主流大语言模型研究,标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🎉可。 Nature在其社论中评价道:“几乎所有主流的大🤔模型都还没有经过独立同行评审,这一空白终于被DeepSeek😆打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😆自大模型浪潮席卷全球以来,技术发布、性能榜单层出不穷,但始终😘缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡😅有突破,但其核心技术多以技术报告形式发布,未经独立同行评审。🚀 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D🥳eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本⭐平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今😀,历经半年,8位外部专家参与了同行评审,DeepSeek-R🙄1推理模型研究论文终获发表,完成了从预印本到Nature封面🙄的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能,更对数据来源、训练方❤️法、安全性等提出严格质询,这一过程是AI模型迈向更高的透明度😀和可重复性的可喜一步。 因此,Nature也对Deep⭐Seek的开放模式给予高度评价,在其社论中评价道:“几乎所有😀主流的大模型都还没有经过独立同行评审,这一空白终于被Deep⭐Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器😡学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😊文的审稿人之一,他强调:“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这🤔种公开分享大部分研发过程的行业规范,我们将很难评估这些系统的🤗潜在风险。” 据了解,DeepSeek本次在Natur🤯e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动,全文64页,🙌不仅首次披露了R1的训练成本,而且透露了更多模型训练的技术细🎉节,包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应,😂提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程,并对R1的安全性进行🤩了全面评估。 其中,在训练成本方面,R1-Zero和R🥳1都使用了512张H800GPU,分别训练了198个小时和8💯0个小时,以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算,R1的😂总训练成本为29.4万美元(约合人民币209万元)。不到30👏万美元的训练成本,与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比,可💯谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏💯”质疑,DeepSeek介绍,其使用的数据全部来自互联网,虽😂然可能包含GPT-4生成的结果,但并非有意而为之,更没有专门😅的蒸馏环节。所谓“蒸馏”,简单理解就是用预先训练好的复杂模型🎉输出的结果,作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时,O💯penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😂来训练自己的开源模型的证据,但拒绝进一步透露其证据的细节。 🤩 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来,D😆eepSeek在全球树立了开源模型的典范,但过去数月,外界对⭐于R2何时发布始终保持高度关注,相关传言一直不断。不过,R2🙄的发布时间一再推迟,外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有😆关。 展开全文 值得注意的是,今年8月21日,D🙌eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1,称其为“迈🎉向Agent(智能体)时代的第一步”。据DeepSeek介绍🤩,V3.1主要包含三大变化:一是采用混合推理架构,一个模型同😆时支持思考模式与非思考模式;二是具有更高的思考效率,能在更短🤩时间内给出答案;三是具有更强的智能体能力,通过后训练优化,新🤯模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R😢1的基座模型为V3,V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路😘上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于,DeepSeek🙌强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc😊ale的参数精度,而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代💯国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推😅理有望更多应用国产AI芯片,助力国产算力生态加速建设。这一表🙌态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指💯出,DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了🤯其训练的有效性,通过降低算力精度,使国产ASIC芯片能在成熟💯制程(12-28nm)上接近先进制程英伟达GPU的算力精度,🥳DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale❤️参数精度,让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式,“软硬协同”😜的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式,未来国产大模型将更多😊拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势,通过软硬件的协同😎换取数量级性能的提升,国产算力芯片将迎来变革。 责编:😉万健祎 校对:王朝全 版权声明 " Typ😁e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创😡内容,未经书面授权,任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关😀行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助😉理,微信ID:SecuritiesTimes " Ty🤔pe="normal"@@-->返回搜狐,查看更多
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