Prostate Cancer Risk Stratification in NRG Oncology Phase III Randomized Trials Using Multimodal Deep Learning With Digital Histopathology
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Current clinical risk stratification methods for localized prostate cancer are suboptimal, leading to over- and undertreatment. Recently, machine learning approaches using digital histopathology have shown superior prognostic ability in phase III trials. This study aims to develop a clinically usable risk grouping system using multimodal artificial intelligence (MMAI) models that outperform current National Comprehensive Cancer Network (NCCN) risk groups. MATERIALS AND METHODS: The cohort comprised 9,787 patients with localized prostate cancer from eight NRG Oncology randomized phase III trials, treated with radiation therapy, androgen deprivation therapy, and/or chemotherapy. Locked MMAI models, which used digital histopathology images and clinical data, were applied to each patient. Expert consensus on cut points defined low-, intermediate-, and high-risk groups on the basis of 10-year distant metastasis rates of 3% and 10%, respectively. The MMAI's reclassification and prognostic performance were compared with the three-tier NCCN risk groups. RESULTS: The median follow-up for censored patients was 7.9 years. According to NCCN risk categories, 30.4% of patients were low-risk, 25.5% intermediate-risk, and 44.1% high-risk. The MMAI risk classification identified 43.5% of patients as low-risk, 34.6% as intermediate-risk, and 21.8% as high-risk. MMAI reclassified 1,039 (42.0%) patients initially categorized by NCCN. Despite the MMAI low-risk group being larger than the NCCN low-risk group, the 10-year metastasis risks were comparable: 1.7% (95% CI, 0.2 to 3.2) for NCCN and 3.2% (95% CI, 1.7 to 4.7) for MMAI. The overall 10-year metastasis risk for NCCN high-risk patients was 16.6%, with MMAI further stratifying this group into low-, intermediate-, and high-risk, showing metastasis rates of 3.4%, 8.2%, and 26.3%, respectively. CONCLUSION: The MMAI risk grouping system expands the population of men identified as having low metastatic risk and accurately pinpoints a high-risk subset with elevated metastasis rates. This approach aims to prevent both overtreatment and undertreatment in localized prostate cancer, facilitating shared decision making.
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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 | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».