Evaluation of longitudinal image-derived AI prognostication as a predictor of overall survival (OS) in a phase 3 advanced non-small cell lung cancer (aNSCLC) trial.
Notice bibliographique
Résumé
1552 Background: Confidently anticipating an overall survival (OS) benefit in cancer care and therapeutic research is a defining challenge. AI tools may offer longitudinal measurements that predict OS differences objectively from existing data. Longitudinal imaging-based prognostication (IPRO-Δ), a fully automated deep learning system, was independently trained on real-world imaging data to predict survival from pairs of longitudinal computed tomography (CT) scans. Methods: We retrospectively assessed and compared how IPRO-Δ and percent change in RECIST sum of longest diameters (ΔSLD) predicted OS from 165 pairs of baseline and week 13 CT scans acquired in NExUS (NCT00449033), a phase 3 randomized controlled trial evaluating chemotherapy in combination with either sorafenib or placebo for first-line treatment of subjects with aNSCLC. The two study arms did not show a difference in OS and were combined for this analysis. To examine the association of IPRO-Δ and ΔSLD with OS, we measured the concordance index (c-index) and the standardized hazard ratios (HRs, change in risk for a one-standard-deviation increase in the marker). We also report median OS (mOS) for patients with partial response (PR, n = 60), stable disease (SD, n = 83) and progressive disease (PD, n = 22) at week 13, as defined by RECIST 1.1 guidelines (zero patients had a complete response). To explore the stratification potential of IPRO-Δ, we also define equivalent strata by ordering patients by their IPRO-Δ score and maintaining the same proportions (e.g., the top 60 patients by IPRO-Δ would be IPRO-PR, while the bottom 22 patients would be IPRO-PD), and report the mOS for these strata. Results: For the combined trial arms, median OS was 10.9 months (95% CI: 8.6 – 13.6), 108 (65.4%) were male, and 145 (87.9%) were diagnosed as stage IV. Table 1 reports the c-index, HR and stratified mOS values for both survival markers. Conclusions: At week 13 in NExUS, IPRO-Δ predicted OS differences significantly better than ΔSLD. Future work will explore how IPRO-Δ could serve as the basis for a surrogate endpoint in aNSCLC trials. Summary of association of IPRO-Δ and ΔSLD with OS. IPRO-Δ @ Week 13 (95% CI) ΔSLD @ Week 13 (95% CI) p -value C-Index 0.654 (0.604 – 0.713) 0.543 (0.495 – 0.599) <0.01 HR (1SD) 1.72 (1.38 – 2.15) 1.14 (0.94 – 1.38) <0.01 OS (months, PR / SD / PD or IPRO equivalent) 16.5 / 10.9 / 5.7 12.5 / 12.3 / 4.6 -
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».