Assessment of Tumor Infiltrating Lymphocytes in Predicting Stereotactic Ablative Radiotherapy (SABR) Response in Unresectable Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Background: Patients with advanced breast cancer (BC) may be treated with stereotactic ablative radiotherapy (SABR) for tumor control. Variable treatment responses are a clinical challenge and there is a need to predict tumor radiosensitivity a priori. There is evidence showing that tumor infiltrating lymphocytes (TILs) are markers for chemotherapy response; however, this association has not yet been validated in breast radiation therapy. This pilot study investigates the computational analysis of TILs to predict SABR response in patients with inoperable BC. Methods: Patients with inoperable breast cancer (n = 22) were included for analysis and classified into partial response (n = 12) and stable disease (n = 10) groups. Pre-treatment tumor biopsies (n = 104) were prepared, digitally imaged, and underwent computational analysis. Whole slide images (WSIs) were pre-processed, and then a pre-trained convolutional neural network model (CNN) was employed to identify the regions of interest. The TILs were annotated, and spatial graph features were extracted. The clinical and spatial features were collected and analyzed using machine learning (ML) classifiers, including K-nearest neighbor (KNN), support vector machines (SVMs), and Gaussian Naïve Bayes (GNB), to predict the SABR response. The models were evaluated using receiver operator characteristics (ROCs) and area under the curve (AUC) analysis. Results: The KNN, SVM, and GNB models were implemented using clinical and graph features. Among the generated prediction models, the graph features showed higher predictive performances compared to the models containing clinical features alone. The highest-performing model, using computationally derived graph features, showed an AUC of 0.92, while the highest clinical model showed an AUC of 0.62 within unseen test sets. Conclusions: Spatial TIL models demonstrate strong potential for predicting SABR response in inoperable breast cancer. TILs indicate a higher independent predictive performance than clinical-level features alone.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».