Leveraging Digital Twins for Stratification of Patients with Breast Cancer and Treatment Optimization in Geriatric Oncology: Multivariate Clustering Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Defining optimal adjuvant therapeutic strategies for older adult patients with breast cancer remains a challenge, given that this population is often overlooked and underserved in clinical research and decision-making tools. objectives: This study aimed to develop a prognostic and treatment guidance tool tailored to older adult patients using artificial intelligence (AI) and a combination of clinical and biological features. Methods: A retrospective analysis was conducted on data from women aged 70+ years with HER2-negative early-stage breast cancer treated at the French Léon Bérard Cancer Center between 1997 and 2016. Manifold learning and machine learning algorithms were applied to uncover complex data relationships and develop predictive models. Predictors included age, BMI, comorbidities, hemoglobin levels, lymphocyte counts, hormone receptor status, Scarff-Bloom-Richardson grade, tumor size, and lymph node involvement. The dimension reduction technique PaCMAP was used to map patient profiles into a 3D space, allowing comparison with similar cases to estimate prognoses and potential treatment benefits. Results: Out of 1229 initial patients, 793 were included after data refinement. The selected predictors demonstrated high predictive efficacy for 5-year mortality, with mean area under the curve scores of 0.81 for Random Forest Classification and 0.76 for Support Vector Classifier. The tool categorized patients into prognostic clusters and enabled the estimation of treatment outcomes, such as chemotherapy benefits. Unlike traditional models that focus on isolated factors, this AI-based approach integrates multiple clinical and biological features to generate a comprehensive biomedical profile. Conclusions: This study introduces a novel AI-driven prognostic tool for older adult patients with breast cancer, enhancing treatment guidance by leveraging advanced machine learning techniques. The model provides a more nuanced understanding of disease dynamics and therapeutic strategies, emphasizing the importance of personalized oncology care.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».