Abstract B011: Pan-cancer immunotherapy response prediction using the CURE AI large clinicogenomic foundation model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We developed a machine learning platform that learns and measures the individualized benefit of a therapeutic intervention over standard of care, which we named CURE AI (Clinical trials Uncovering Real Efficacy Artificial Intelligence). CURE AI is a large clinicogenomic foundation model (LCGM) trained on clinical and multi-omics data from hundreds of thousands of oncology patients using a proprietary deep learning architecture and training schema. CURE AI calculates a counterfactual outcome for every patient, resulting in a continuous benefit prediction ranking of patients based on the most important and predictive clinical and genomic factors, which can be utilized to inform biomarker and target discovery. We have previously demonstrated that CURE AI, trained on lung cancer clinical trials (CURE Lung Cancer), could predict immunotherapy response on additional held-out lung cancer clinical trials. In this study, we evaluated how well CURE AI could perform cross-cancer immunotherapy response predictions. We applied CURE Lung Cancer to a clear cell renal cancer clinical trial (ccRCC) and predicted immunotherapy clinical response in ccRCC, which is the first cross-cancer utilization of an LCGM. We further show that CURE AI, finetuned on ccRCC immunotherapy data (CURE Renal Cancer) predicts immunotherapy response in lung cancer. In a pan-cancer TCGA analysis, CURE AI, trained on renal or lung data, successfully stratified pan-cancer patients by immunotherapy response (poor: low grade glioma, prostate, pancreas and high: melanoma, hepatocellular, leukemia and lymphoma) enabling informed indication expansion decisions. CURE AI-refined eligibility criteria allows for >50% trial size reduction while accelerating the time to trial significance by 6-18 months with calculated potential cost savings in the order of > $100M for an average phase 3 clinical trial. CURE AI has significant potential to lead to advancements in refining clinical trial eligibility and informing indication expansion decisions. Citation Format: Vitalay Fomin, Amit Weiss, Neil T. Pfister. Pan-cancer immunotherapy response prediction using the CURE AI large clinicogenomic foundation model [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 B011.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».