SU‐F‐R‐44: Modeling Lung SBRT Tumor Response Using Bayesian Network Averaging
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The prediction of tumor control after a patient receives lung SBRT (stereotactic body radiation therapy) has proven to be challenging, due to the complex interactions between an individual's biology and dose‐volume metrics. Many of these variables have predictive power when combined, a feature that we exploit using a graph modeling approach based on Bayesian networks. This provides a probabilistic framework that allows for accurate and visually intuitive predictive modeling. The aim of this study is to uncover possible interactions between an individual patient's characteristics and generate a robust model capable of predicting said patient's treatment outcome. Methods: We investigated a cohort of 32 prospective patients from multiple institutions whom had received curative SBRT to the lung. The number of patients exhibiting tumor failure was observed to be 7 (event rate of 22%). The serum concentration of 5 biomarkers previously associated with NSCLC (non‐small cell lung cancer) was measured pre‐treatment. A total of 21 variables were analyzed including: dose‐volume metrics with BED (biologically effective dose) correction and clinical variables. A Markov Chain Monte Carlo technique estimated the posterior probability distribution of the potential graphical structures. The probability of tumor failure was then estimated by averaging the top 100 graphs and applying Baye's rule. Results: The optimal Bayesian model generated throughout this study incorporated the PTV volume, the serum concentration of the biomarker EGFR (epidermal growth factor receptor) and prescription BED. This predictive model recorded an area under the receiver operating characteristic curve of 0.94(1), providing better performance compared to competing methods in other literature. Conclusion: The use of biomarkers in conjunction with dose‐volume metrics allows for the generation of a robust predictive model. The preliminary results of this report demonstrate that it is possible to accurately model the prognosis of an individual lung SBRT patient's treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».