AI-based pathologic biomarker for pathologic downstaging in patients with muscle-invasive bladder cancer undergoing cystectomy after neoadjuvant nivolumab, gemcitabine, and cisplatin: BLAAST-1 Trial.
Notice bibliographique
Résumé
e16566 Background: The BLASST-1 study is a multi-center phase II trial evaluating the combination of neoadjuvant nivolumab with gemcitabine-cisplatin (N+GC) for muscle-invasive bladder cancer (MIBC) patients undergoing radical cystectomy (RC). The primary endpoint was pathologic down staging (PaR; ≤pT1N0). We previously reported a PaR rate of 65.8% (Gupta S et al. ASCO GU 2020). Given the lack of validated and optimal biomarkers to predict PaR, we studied the association of an AI-based pathologic biomarker measuring pre-treatment morphological features with PaR. Methods: Forty-one patients with MIBC (cT2-T4a, N≤1, M0) and candidates for RC were enrolled between Feb 2018 and June 2019 (cT2N0 90%, cT3N0 7%, cT4N1 3%). Thirty-six patients had transurethral resection of bladder cancer (TURBT) with pre-treatment diagnostic specimens available for analysis. Patients received four cycles of N+GC followed by RC within 8 weeks. A board-certified pathologist selected diagnostic regions from TURBT-derived representative H&E diagnostic slides for each patient. To compute the pathological biomarker, a proprietary deep-learning algorithm (Valar Labs, Palo Alto, CA) first segmented nuclei from digital whole-slide images of the H&E specimens to extract quantitative histological features. The Valar pathologic biomarker was then computed from features associated with immune infiltration and morphological characteristics of neoplastic cells. The Valar biomarker was split based on unsupervised clustering into two groups: Valar-High was associated with PaR and Valar-Low with no PaR. PD-L1 cutoff of 1% was used for dichotomization. To compare the Valar biomarker with PD-L1, a subcohort of 33 patients with available PD-L1 scores were analyzed. T-tests and diagnostic performance metrics were used to distinguish between PaR response rates in each cluster group across tests. Results: Patients designated Valar-High (n=23) had higher PaR compared to no PaR in the Valar-Low (n=13) group (PAR 78.3% vs 38.4%, respectively, p<0.008). Compared to PD-L1, the Valar biomarker had higher sensitivity (85.7 vs 57.1%), specificity (66.6 vs 66%), positive predictive value (81.8 vs 75.0%), negative predictive value (72.7 vs 47.0%), and accuracy (78.8 vs 60.6%) across both cohorts. The Valar biomarker was not correlated to PD-L1 (r^2=0.029) or sex (22 male, 14 female). The combined Valar-High or PD-L1 High test had a high sensitivity for PaR (95.2%). Conclusions: In this hypothesis-generating study, pre-treatment morphological features measured by the AI-based Valar pathologic biomarker identified responders to neoadjuvant N+GC in MIBC. Further prospective studies are needed to study the prognostic vs. predictive utility of this biomarker.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,002 |
| 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.
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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 ».