Abstract P6-01-18: Predicting response of triple negative breast cancer to neoadjuvant chemotherapy using a deep convolutional neural network-based artificial intelligence tool
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Triple-negative breast cancer (TNBC) is commonly treated with neoadjuvant chemotherapy (NAC). Pathologic complete response (pCR) to NAC is associated with improved patient outcomes. The ability to predict which patients have high likelihood to achieve pCR has important clinical implications. We developed and validated a deep convolutional neural network (CNN)–based artificial intelligence (AI) model to extract morphometric features of TNBC to predict response to NAC. Methods: Whole-slide images (WSIs) of hematoxylin and eosin–stained core biopsies of 165 (pathologic complete response [pCR] in 60 and non-pCR in 105) and 78 (pCR in 31 and non-pCR in 47) TNBC patients, respectively, were used for training and validation of the model. The model extracted morphometric features from WSIs in an unsupervised way and transformed the image tiles from WSIs into high-dimensional vectors, generating clusters of morphologically similar patterns. Downstream ranking of clusters using neural networks provided regions of interest with high or low predictive value for NAC response. Morphometric scores combined with clinical TNM stage gave AI prediction scores; a low score close to 0 and high score close to 1, respectively, represented a high or low probability of pCR, respectively. Results: The predictive ability of the AI score for the entire cohort of 78 TNBC patients ascertained by receiver operating characteristic (ROC) analysis demonstrated area under the curve (AUC) of 75.5%. The AUC for stage I, II, and III disease was 88.1%, 73.7%, and 74.7% respectively. The performance of the AI scores was also analyzed based on their distribution into quartiles. Patients in the highest score quartile were predicted to not have pCR and those in the lowest score quartile were predicted to have pCR. Of the 20 patients in the lowest score quartile, 15 experienced pCR yielding a positive predictive value of the AI score for pCR of 75%. Of the 20 patients in the highest score quartile, 16 did not have pCR, yielding a negative predictive value of 80%. Conclusions: This is the first demonstration of using an AI tool to predict response to NAC in patients with TNBC. These results if validated in subsequent studies, could inform individualized decisions regarding intensity of NAC, including options to de-escalate NAC in patients with TNBC who are likely to achieve pCR. Citation Format: Savitri Krishnamurthy, Parag Jain, Debu Tripathy, Hassan Muhammad, Wei huang, Hua Yang, Shivaani Kummar, George Wilding, Rajat Roy, Ramandeep Randhawa. Predicting response of triple negative breast cancer to neoadjuvant chemotherapy using a deep convolutional neural network-based artificial intelligence tool [abstract]. In: Proceedings of the 2022 San Antonio Breast Cancer Symposium; 2022 Dec 6-10; San Antonio, TX. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2023;83(5 Suppl):Abstract nr P6-01-18.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».