Validation of ENLIGHT, an AI predictor of immune checkpoint blockade (ICB) response and resistance, across the treatment span.
Notice bibliographique
Résumé
2632 Background: Advanced computational AI algorithms, such as ENLIGHT and DeepPT (Med 2023, Nature Cancer 2024), represent a promising approach to identify predictive biomarkers for cancer therapeutics. Evaluation of ICB response prediction via these algorithms through the full span of pre-treatment, on-treatment, and at progression time points provides a dynamic perspective of response prediction abilities. Methods: A post-hoc analysis of two pan-cancer clinical trials was performed: i) BIO2 is a biobanking protocol of ICB-naïve patients (pts) treated with pembrolizumab (NCT02644369); and ii) The IRIS study (NCT04243720) which enrolled pts who have progressed immediately post ICB. In BIO2, complete, partial response or stable disease for >6 months was classified as responders (R), the rest as non-responders (NR). In IRIS, acquired and primary resistance were defined according to trial protocol. ENLIGHT matching scores were calculated using either transcriptomics from NGS (EMS-NGS), or transcriptomics imputed directly from H&E slides using DeepPT (EMS-DP). The predictive value of EMS was compared to PD-L1 IHC, tumor mutational burden (TMB) and tumor infiltrating lymphocytes (TILs) abundance by IHC, and its trajectory across timepoints was studied. Results: 76 pts from BIO2 (23:53, R:NR), and 37 pts from IRIS (18:19, AR:PR), comprising of 14 tumor types, were analyzed. We first established the value of ENLIGHT as a predictive biomarker using the BIO2 pre-treatment samples. EMS-NGS was a superior predictive biomarker compared with PD-L1 IHC, TMB and TIL abundance, while EMS-DP was comparable (Table). The EMS-NGS scores of responders were significantly higher than non-responders pre-treatment (medians: 0.92 vs. 0.62, p = 1.4e-4). Analyzing the trajectory of the EMS-NGS scores across two additional timepoints reveals that while the scores of non-responding patients remained low (median: 0.62, 0.69, 0.67 for pre-, on–treatment and post-progression, respectively), it is higher among responders (median: 0.92, 0.78 for pre- and on–treatment, respectively). Finally, EMS-NGS was higher among pts with acquired vs primary resistance in IRIS (medians: 0.75 vs 0.59, p = 0.17). Conclusions: In two pan-cancer cohorts, EMS-NGS outperformed conventional biomarkers in predicting ICB response. EMS-DP was comparable to conventional biomarkers and could be calculated directly from H&E slides in a fast, low-cost manner. EMS-NGS values were concordant with response or resistance throughout the ICB treatment course, reflecting the level of the tumor’s vulnerability to ICB inhibition. Further validation of ENLIGHT in larger ICB-treated pts is warranted given these promising results. Clinical trial information: NCT02644369 , NCT04243720 . ROC AUC (p) Sensitivity PPV (cf 30% baseline response rate) F1 Score EMS-NGS 0.74 (0.0003) 61 48 54 EMS-DP 0.64 (0.02) 57 45 50 PD-L1 IHC 0.7 (0.003) 70 40 51 TMB 0.64 (0.03) 39 69 50 TILs 0.6 (0.065) 39 52 44
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».