Abstract A007: Bayesian Counterfactual Machine Learning Individualizes Radiation Modality Selection to Mitigate Immunosuppression
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: Lymphocytes play critical roles in cancer immunity and tumor surveillance. Radiation-induced lymphopenia (RIL) is a common side effect observed in cancer patients undergoing chemoradiation therapy (CRT), leading to impaired immunity and worse clinical outcomes. While proton beam therapy (PBT) has been suggested to reduce RIL risk compared to intensity-modulated radiation therapy (IMRT), this study utilized Bayesian counterfactual machine learning to identify distinct patient profiles and inform personalized radiation modality choice. Method: A novel Bayesian causal inferential technique is introduced and applied to a matched retrospective cohort of 510 esophageal cancer patients undergoing chemoradiation therapy to identify patient profiles for which immunosuppression could have been mitigated from radiation modality selection. Results: Body mass index (BMI), age, baseline absolute lymphocyte count (ALC), and planning target volume (PTV) determined the extent to which reductions in ALCs varied by radiation modality. Five patient profiles were identified. Significant variation in ALC nadir between PBT and IMRT was observed in three of the patient subtypes. Notably, older patients (age > 69) with normal weight experienced a two-fold reduction in mean ALC nadir when treated with IMRT versus PBT. Mean ALC nadir was reduced significantly for IMRT patients with lower ALC at baseline (< 1.6 ) who were overweight or obese when compared to PBT, whereas overweight patients with higher baseline ALC showed clinical equipoise between modalities. Conclusion: Individualized radiation therapy selection can be an important tool to minimize immunosuppression for high risk patients. The Bayesian counterfactual modeling techniques presented in this article are flexible enough to capture complex, nonlinear patterns while estimating interpretable patient profiles for translation into clinical protocols. Citation Format: Duo Yu, Michael J. Kane, Yiqing Chen, Steven H. Lin, Radhe Mohan, Brian P. Hobbs. Bayesian Counterfactual Machine Learning Individualizes Radiation Modality Selection to Mitigate Immunosuppression [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 A007.
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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 | 0,025 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».