International Metastatic Renal Cell Carcinoma Database Consortium (IMDC) classification and regression tree analysis to characterize objective response rates (ORR) in metastatic renal cell carcinoma (mRCC).
Notice bibliographique
Résumé
4532 Background: Therapies for mRCC have evolved significantly, making treatment decisions more complex. We used machine learning (ML) to identify whether this could help identify subgroups of patients who have a high probability of response. Methods: Patients from IMDC were identified and a ML classification and regression tree analysis was conducted, in which we grew a complex tree up to a depth of 30 with a minimum node split size of 2 with no constraints on the cost-complexity parameter. The resulting tree was pruned according to the cost-complexity parameter that minimized the leave one out cross-validated error rate and had a minimum bucket size of 25 patients. Results: 2,549 patients were included, 73.2% male, 13.5% non-clear cell histology, 70.3% nephrectomy, and 19.4%, 54.2%, and 26.4% had favorable, intermediate and poor IMDC risk respectively. 1L treatment regimens consisted of VEGF inhibitors (51.5%), IO-IO combinations (32.3%), and IO-TKI combinations (16.2%). The ORR was 36.0% overall, with 29.6% for VEGF inhibitors, 39.1% for IO-IO, and 50.2% for IO-TKI combinations. ML identified 5 hierarchal variables —therapy type, prior nephrectomy (PN), lung metastasis (LM), other metastases, and age— that divided patients into 7 different categories with different response probabilities (see Table). VEGF therapy showed the poorest response, with no additional variables able to predict response. The best ORR was observed in patients treated with IO-TKI and PN; and in those treated with IO-IO, PN, and only lung metastasis. Factors associated with poorer responses included non-clear cell histology, older age, bone and liver metastases, poor performance status, elevated neutrophils, and poor IMDC risk score. Conclusions: This large-scale ML analysis identified five key clinical variables that predict treatment response in mRCC, with treatment type emerging as the primary determinant. These results suggest that treatment selection for mRCC could potentially be optimized by considering these hierarchical variables, though further validation is needed. ML analysis results: Groups of patients and associated outcomes. Risk Groups N (%) ORR (%) Odd Ratio TTNT 18-month survival 1) VEGF 1313 (51.5) 29.6 Ref. 9.4 (8.6-10.3) 0.62 (0.59-0.65) 2) IO-IO or IO-TKI and no PN 443 (17.4) 35.0 1.28 (1.02-1.60) 10.2 (8.8-11.3) 0.59 (0.55-0.65) 3) IO-IO and PN a) No LM 137 (5.4) 29.2 0.98 (0.66-1.43) 17.2 (10.6-30.1) 0.85 (0.78-0.92) b) LM and other met 267 (10.5) 43.8 1.87 (1.42-2.44) 13.0 (10.1-20.5) 0.78 (0.72-0.83) c) Only LM 85 (3.3) 60.0 3.56 (2.28-5.63) 39.2 (14.4-NA) 0.93 (0.87-0.99) 4)IO-TKI and PN a) Age 70+ 78 (3.2) 43.6 1.84 (1.15-2.91) 35.7 (19.8-NA) 0.80 (0.71-0.91) b) Age < 70 226 (8.9) 58.4 3.34 (2.50-4.47) 24.7 (22.4-36.4) 0.88 (0.84-0.93) Overall 2549 36.0 11.5 (10.7-12.2) 0.68 (0.67-0.70)
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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 | 0,007 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».