Abstract A029: Validation of a Deep Learning Serial Computed Tomography Response Biomarker for Predicting Overall Survival in Metastatic Kidney Cancer Treated with Immune Checkpoint Inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Reliable prognostic biomarkers are needed to guide treatment decisions for patients with metastatic kidney cancer receiving immune checkpoint inhibitors (ICIs). Radiomics biomarkers leveraging quantitative imaging features from longitudinal CT scans have demonstrated prognostic utility across multiple tumor types, including advanced non-small cell lung cancer (NSCLC). Evaluating such biomarkers in additional tumor types may further enhance personalized treatment approaches. Objective: Evaluate the performance of a deep learning biomarker for predicting overall survival (OS) in metastatic kidney cancer patients receiving ICIs. Methods: Serial computed tomography response score (Serial CTRS) is a fully automated deep learning radiomics biomarker that predicts OS by analyzing paired baseline and early-treatment thoracic CT scans, typically capturing thoracic and upper abdominal disease. Serial CTRS was previously validated in advanced NSCLC patients receiving programmed death-ligand 1 (PD-L1) ICIs, demonstrating superior OS prediction compared to conventional RECIST and tumor volume metrics in retrospective real-world and clinical trial datasets. This study retrospectively analyzed paired baseline (within 90 days prior to ICI initiation; median: 21 days prior) and follow-up (28–120 days post-ICI initiation; median: 80 days) thoracic CT scans from 117 metastatic kidney cancer patients treated with ICIs within Providence Health System. Of these, 87 patients (median age: 66 years; IQR: 59–72) with available paired scans were included. Predictive performance of Serial CTRS for OS was assessed using Cox proportional hazards models, concordance index (C-index), and area under the receiver operating characteristic curve (ROC-AUC) for OS at 6, 12, and 24 months. Results: Serial CTRS demonstrated significant association with OS, yielding robust risk stratification (C-index: 0.73; 95% CI: 0.65–0.80). ROC-AUC values showed strong predictive accuracy for OS at 6 months (0.87; 95% CI: 0.79–0.94), 12 months (0.78; 95% CI: 0.66–0.90), and 24 months (0.73; 95% CI: 0.60–0.87). Kaplan-Meier analysis using predetermined thresholds from prior NSCLC datasets revealed clear survival stratification among Serial CTRS groups: low- versus high-survival probability (HR=5.01; 95% CI: 2.15–11.68), low- versus intermediate-survival probability (HR=3.25; 95% CI: 1.58–6.69), and intermediate- versus high-survival probability (HR=1.84; 95% CI: 0.82–4.15). Conclusion: Serial CTRS demonstrated robust and significant predictive utility for OS in metastatic kidney cancer patients receiving ICIs, consistent with previous validation in advanced NSCLC. Its fully automated methodology, which requires no manual lesion annotations, may facilitate scalable and objective clinical implementation enhancing prognostication and optimizing treatment stratification in oncology clinical trials and clinical practice. Further prospective validation exploring integration of Serial CTRS into clinical trial designs is warranted. Citation Format: Chiharu Sako, Taly G. Schmidt, Beatriz G. Lourenco, Karishma Sewaramani, Ross McCall, Ryan Beasley, Arpan A. Patel, Dwight H. Owen, Arya Amini, Ronan J. Kelly, Ray D. Page, Jean-Paul Beregi, Stephane Sanchez, Olivier Gevaert, George R. Simon, Ravi B. Parikh, Petr Jordan, Brendan D. Curti. Validation of a Deep Learning Serial Computed Tomography Response Biomarker for Predicting Overall Survival in Metastatic Kidney Cancer Treated with Immune Checkpoint Inhibitors [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: Artificial Intelligence and Machine Learning; 2025 Jul 10-12; Montreal, QC, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2025;31(13_Suppl):Abstract nr A029.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».