Computational pathology to predict docetaxel benefit for high-risk localized prostate cancer in NRG/RTOG 0521 (NCT00288080).
Notice bibliographique
Résumé
1557 Background: The benefit of adding docetaxel (DTX) to standard of care (SOC) for high-risk localized prostate cancer remains debated. The NRG/RTOG 0521 randomized phase III trial demonstrated that docetaxel, when added to SOC—comprising radiotherapy (RT) and long-term androgen deprivation therapy (ADT)—improved overall survival (OS). However, while RTOG 0521 demonstrated improved OS with DTX, the observed improvement did not meet the predetermined threshold for clinical significance, leaving the role of DTX intensification uncertain. Enhanced stratification methods are needed to identify aggressive disease phenotypes and guide patient selection for adjuvant chemotherapy. This study aims to develop and validate a computational AI derived pathology image classifier (APIC) to quantify the tumor-immune microenvironment from diagnostic biopsy specimens and predict DTX benefit in patients from the NRG/RTOG 0521 trial. Methods: The study included patients with available high-quality biopsy images from the NRG/RTOG 0521 trial. Primary outcome was OS, median follow-up was 5.7 years. After segmenting nuclei and identifying lymphocytes, we derived features that captured immune-tumor spatial patterns and nuclear diversity in the tumor microenvironment to construct APIC. DTX benefit was evaluated using Cox proportional hazards models with interaction terms, log-rank tests and Kaplan-Meier analyses by comparing OS between treatment arms within APIC-stratified groups. Results: Among NRG/RTOG 0521 trial participants, 350 patients had evaluable quality biopsy slide images. Half of the SOC (RT+ADT) arm was used for training (84 patients), and 266 patients were used for validation (SOC: 85 patients, and SOC+DTX arm: 181 patients). DTX significantly improved OS in APIC-positive (n = 119, 45%) patients (HR = 0.49, 95% CI: 0.26-0.92, p = 0.023) but not in APIC-negative (n = 147, 55%) patients (HR = 1.17, 95% CI: 0.59-2.3, p = 0.66). APIC-positive patients derived 22% 10-year OS benefit (95% CI: 1.7%-41.6%) from DTX. The 10-year OS was 74% in the DTX arm compared to 52% with RT and ADT alone in the APIC-positive group. A significant interaction (p = 0.024) was observed between APIC status and treatment. Conclusions: We validated APIC as a predictive biomarker for DTX benefit in high-risk localized prostate cancer patients from NRG/RTOG 0521, identifying a subset who achieved significant survival improvement from treatment intensification – a benefit not reached in the unselected trial population. Further investigation is warranted to evaluate APIC's predictive potential of DTX intensification in metastatic disease settings.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».