External Validation of an MRI-Derived Radiomics Model to Predict Biochemical Recurrence after Surgery for High-Risk Prostate Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Adjuvant radiotherapy after prostatectomy was recently challenged by early salvage radiotherapy, which highlighted the need for biomarkers to improve risk stratification. Therefore, we developed an MRI ADC map-derived radiomics model to predict biochemical recurrence (BCR) and BCR-free survival (bRFS) after surgery. Our goal in this work was to externally validate this radiomics-based prediction model. Experimental Design: A total of 195 patients with a high recurrence risk of prostate cancer (pT3-4 and/or R1 and/or Gleason’s score > 7) were retrospectively included in two institutions. Patients with postoperative PSA (Prostate Specific Antigen) > 0.04 ng/mL or lymph node involvement were excluded. Radiomics features were extracted from T2 and ADC delineated tumors. A total of 107 patients from Institution 1 were used to retrain the previously published model. The retrained model was then applied to 88 patients from Institution 2 for external validation. BCR predictions were evaluated using AUC (Area Under the Curve), accuracy, and bRFS using Kaplan–Meier curves. Results: With a median follow-up of 46.3 months, 52/195 patients experienced BCR. In the retraining cohort, the clinical prediction model (combining the number of risk factors and postoperative PSA) demonstrated moderate predictive power (accuracy of 63%). The radiomics model (ADC-based SZEGLSZM) predicted BCR with an accuracy of 78% and allowed for significant stratification of patients for bRFS (p < 0.0001). In Institution 2, this radiomics model remained predictive of BCR (accuracy of 0.76%) contrary to the clinical model (accuracy of 0.56%). Conclusions: The recently developed MRI ADC map-based radiomics model was validated in terms of its predictive accuracy of BCR and bRFS after prostatectomy in an external cohort.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».