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Enregistrement W4394959049 · doi:10.3389/fonc.2024.1273437

Quantitative ultrasound radiomics guided adaptive neoadjuvant chemotherapy in breast cancer: early results from a randomized feasibility study

2024· article· en· W4394959049 sur OpenAlexafffund
Archya Dasgupta, Daniel DiCenzo, Lakshmanan Sannachi, Sonal Gandhi, R. Pezo, Andrea Eisen, Ellen Warner, Frances C. Wright, Nicole Look-Hong, Ali Sadeghi‐Naini, Belinda Curpen, Michael C. Kolios, Maureen Trudeau, Gregory J. Czarnota

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiomics and Machine Learning in Medical Imaging
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityHealth Sciences CentreYork UniversityUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchTerry Fox Foundation
Mots-clésMedicineBreast cancerTaxaneChemotherapyAnthracyclineRegimenRandomized controlled trialInternal medicineNeoadjuvant therapyOncologyRadiologyCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background In patients with locally advanced breast cancer (LABC) receiving neoadjuvant chemotherapy (NAC), quantitative ultrasound (QUS) radiomics can predict final responses early within 4 of 16-18 weeks of treatment. The current study was planned to study the feasibility of a QUS-radiomics model-guided adaptive chemotherapy. Methods The phase 2 open-label randomized controlled trial included patients with LABC planned for NAC. Patients were randomly allocated in 1:1 ratio to a standard arm or experimental arm stratified by hormonal receptor status. All patients were planned for standard anthracycline and taxane-based NAC as decided by their medical oncologist. Patients underwent QUS imaging using a clinical ultrasound device before the initiation of NAC and after the 1st and 4th weeks of treatment. A support vector machine-based radiomics model developed from an earlier cohort of patients was used to predict treatment response at the 4th week of NAC. In the standard arm, patients continued to receive planned chemotherapy with the treating oncologists blinded to results. In the experimental arm, the QUS-based prediction was conveyed to the responsible oncologist, and any changes to the planned chemotherapy for predicted non-responders were made by the responsible oncologist. All patients underwent surgery following NAC, and the final response was evaluated based on histopathological examination. Results Between June 2018 and July 2021, 60 patients were accrued in the study arm, with 28 patients in each arm available for final analysis. In patients without a change in chemotherapy regimen (53 of 56 patients total), the QUS-radiomics model at week 4 of NAC that was used demonstrated an accuracy of 97%, respectively, in predicting the final treatment response. Seven patients were predicted to be non-responders (observational arm (n=2), experimental arm (n=5)). Three of 5 non-responders in the experimental arm had chemotherapy regimens adapted with an early initiation of taxane therapy or chemotherapy intensification, or early surgery and ended up as responders on final evaluation. Conclusion The study demonstrates the feasibility of QUS-radiomics adapted guided NAC for patients with breast cancer. The ability of a QUS-based model in the early prediction of treatment response was prospectively validated in the current study. Clinical trial registration clinicaltrials.gov, ID NCT04050228.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,338 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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