Development of a predictive model of therapeutic response and toxicity in cervical cancer : from imaging to the clinical practice
Notice bibliographique
Résumé
Prédire l’efficacité et la toxicité de la chimioradiothérapie suivie d’une curiethérapie à partir du bilan d’imagerie initial dans le cancer du col de l'utérus, en s’appuyant notamment sur la radiomique avant d’étudier la planification thérapeutique. 190 patientes du centre de Brest, du centre René Gauducheau et du centre de McGill ont été incluses. Le bilan d’imagerie comprenait une 18F-FDG TEP/TDM et une IRM. Pour l’efficacité, les paramètres de radiomique ont été extraits des volumes des tumeurs primitives. Pour la toxicité, ces mêmes paramètres ont été extraits des cartes de doses de la radiothérapie externe. La valeur prédictive et pronostique des paramètres cliniques,dosimétriques et de radiomique a été déterminée en séparant la cohorte de patientes en données d’apprentissage et de validation. Concernant la planification, nous avons évalué la corrélation entre la zone la plus hypermétabolique («hotspot ») sur la TEP initiale et la zone de récidive sur la TEP post-traitement en cas de rechute locale, puis nous avons étudié la couverture de cette zone au moment de la curiethérapie. Deux paramètres de texture ont constitué notre signature radiomique pour prédire l’efficacité du traitement avec une précision très élevée (>90%). Concernant la toxicité, l’ajout de paramètres radiomiques aux modèles a permis d’améliorer leur performance prédictive (>75%). Enfin, nous avons mis en évidence une corrélation élevée entrele hotspot initial et la zone de récidive locale sur les images TEP, ainsi qu’une moins bonne couverture dosimétrique de ce hotspot chez les patientes avec une récidive à distance. Dans le cancer du col de l'utérus, la radiomique appliquée aux images 18F-FDG TEP/TDM et IRM fournit des facteurs prédictifs indépendants de l’efficacité du traitement et lorsqu’appliquée aux cartes de dose, permet de mieux prédire la toxicité que les modèles de l’état de l’art. Enfin, l’utilisation de la TEP initiale pourrait être intéressante dans la planification de la radiothérapie, notamment en s’assurant de la bonne couverture du hotspot initial.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,006 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».