Digital histopathology-based multimodal artificial intelligence scores predict risk of progression in a randomized phase III trial in patients with nonmetastatic castration-resistant prostate cancer.
Notice bibliographique
Résumé
5035 Background: The addition of apalutamide (APA) to androgen deprivation therapy (ADT) improved metastasis-free survival (MFS) and second progression-free survival (PFS2) among patients (pts) with nonmetastatic castration-resistant prostate cancer (nmCRPC) [1]. We applied a previously-reported digital histopathology-based multimodal AI (MMAI) algorithm developed based on 5 phase III randomized trials, validated, and accepted to NCCN guidelines for localized prostate cancer, to evaluate whether MMAI could define risk of progression among nmCRPC pts treated with APA or placebo in the SPARTAN trial. Methods: Pts enrolled in the SPARTAN trial with available H&E-stained biopsy slides from their primary diagnosis were included. H&E slides were digitized. Baseline clinical parameters to generate MMAI scores were Gleason score, age, T stage, and PSA. MMAI scores for distant metastasis (DM) were generated, ranging from 0 to 1. Pts were further categorized into MMAI non-high-risk and high-risk groups using a previously established score cutoff. Kaplan Meier estimates were calculated for PFS2 and MFS; comparisons were performed using log-rank test and Cox proportional-hazards regression for treatment arms and MMAI risk groups. Two-way ANOVA was used to evaluate the interaction between treatment arms and risk groups. Results: The study included 471 pts with 1051 biopsy pathology slides: 311 pts treated with APA, and 156 with placebo. 55 pts were excluded due to missing treatment (n=4) or clinical data (n=49) and inadequate H&E images (n=2), resulting in 273 evaluable APA-treated and 147 placebo-treated pts. 63% of pts were MMAI high risk and 37% MMAI non-high risk. MMAI high risk pts demonstrated significant improvement in MFS with APA (HR 0.19 (95% CI: 0.12-0.29, p<0.005)), but not in PFS2 (HR 0.76 (95% CI: 0.45-1.28, p=0.30)). There was a significant interaction between MMAI risk group and treatment for MFS (p=0.02). Among the placebo-treated cohort, MMAI high risk status was associated with shorter MFS (HR 2.98 (95% CI: 1.72-5.18, p<0.005)) and PFS2 (HR 1.83 (95% CI: 1.09-3.09, p=0.02)). For APA-treated pts, MMAI risk group was not associated with MFS and PFS2. Conclusions: These findings suggest that MMAI may provide prognostic risk stratification for nmCRPC pts and that MMAI high-risk pts may benefit most from treatment with APA. The current results represent the first evaluation of this MMAI classifier in the nmCRPC setting. Prospective validation is warranted. [1] Smith MR, Saad F, Chowdhury S, et al.; SPARTAN Investigators. Apalutamide treatment and metastasis-free survival in prostate cancer. N Engl J Med. 2018;378(15):1408-1418. Clinical trial information: NCT01946204 .
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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 | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».