Development and validation of a prognostic AI biomarker using multi-modal deep learning with digital histopathology in localized prostate cancer on NRG Oncology phase III clinical trials.
Notice bibliographique
Résumé
222 Background: Prognostication in localized prostate cancer is reliant on non-specific tools, an issue that leads to the over- and under-treatment of patients. Various tissue-based molecular biomarkers have attempted to fill this unmet need, but most lack prospective randomized trial validation. Herein, we train and validate prognostic biomarkers in localized prostate cancer using five phase III randomized trials, by leveraging multi-modal deep learning on digital histopathology. Methods: Histopathology image data was generated from pre-treatment biopsy slides in five NRG Oncology phase III randomized radiotherapy prostate cancer trials (RTOG 9202, 9408, 9413, 9910, and 0126). The trials were randomly split into training (80%) and validation (20%) cohorts. A multi-modal artificial intelligence (MMAI) architecture was developed to take clinicopathologic and image-based (histopathology) data as input and predict binary outcomes. Using this architecture, various models were trained to predict relevant clinical endpoints: biochemical recurrence (BCR), distant metastasis (DM), prostate cancer-specific survival (PCaSS), and overall survival (OS). These models were then validated for measures of prognostic discrimination using the time-based area under the curve (AUC) method. Results: Clinicopathologic and histopathology image data was available for 5,654 of 7,957 eligible patients (71.1%), yielding 16.1 TB of data from 16,204 histopathology slides of pretreatment biopsy samples. After training the models, locking them, and evaluating them on the validation cohort, we found that the MMAI prognostic model had superior discrimination compared to the NCCN model (PSA, T-stage, and Gleason score) for 5-year DM (AUC of 0.84 vs 0.73), 5-year BCR (AUC of 0.69 vs 0.58), 10-year PCaSS (AUC of 0.79 vs 0.66), and 10-year OS (AUC of 0.65 vs 0.58). Within each of the individual trials in the validation cohort, the MMAI-model had superior performance compared to NCCN risk groups for all clinical endpoints. Conclusions: This represents the first ever development and validation of prognostic biomarkers in localized prostate cancer using multiple large phase III clinical trials. We have successfully validated that our MMAI-prognostic biomarkers are superior to standard clinical and pathologic variables in identifying future BCR, DM, PCaSS, and OS. This massively scalable technology is feasible and can help personalize the management of prostate cancer patients. Funding: This project was supported by grants U10CA180868 (NRG Oncology Operations), U10CA180822 (NRG Oncology SDMC), UG1CA189867 (NCORP), U24CA196067 (NRG Specimen Bank) from the National Cancer Institute (NCI).
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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 | 0,022 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».