Machine Learning Model Integrating Computed Tomography Image–Derived Radiomics and Circulating miRNAs to Predict Residual Teratoma in Metastatic Nonseminoma Testicular Cancer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE Chemotherapy is the primary treatment for metastatic nonseminomatous germ cell tumors (mNSGCTs), but patients often encounter postchemotherapy residual disease. Accurate noninvasive methods are needed to predict the histology of these masses, guiding treatment and reserving surgery for those with teratoma. This study aims to enhance predictive accuracy by integrating computed tomography (CT) radiomics features with miRNAs (miR371-375) to distinguish between teratoma and nonteratoma histology in postchemotherapy residual masses. METHODS We retrospectively identified 111 lesions, divided into training and test sets (n = 78 v 33) with equal class distribution. 3D Slicer was used to segment lesions with a short axis of >10 mm from the postchemo-presurgical CT images, and radiomics features were extracted. Presurgery plasma miR371-375 levels were measured by real-time polymerase chain reaction. Four machine learning models evaluated the predictive value of radiomics alone (R-only) and combined with miR371-375 levels, and the best performer was selected. Clinical factors associated with teratoma from univariate analysis were included in multivariate analysis with the best radiomics signature to assess their impact on predicting teratoma histology. RESULTS The CatBoost (CB) model R + 371 + 375 exhibited the best and most robust overall accuracy for predicting residual teratoma, with the highest AUC values (0.96, 95% CI, 0.88 to 1.0 for training, 0.83, 95% CI, 0.68 to 0.98 for testing) and a well-balanced sensitivity and specificity. Univariate analysis identified presurgery alpha-fetoprotein ( P = .01), beta-human chorionic gonadotropin ( P = .01), initial teratoma pathology ( P = .01), and lymph node metastases ( P = .02) as significant predictors for teratoma. Multivariate analysis included these features and the radiomics signature, which was the strongest independent predictor ( P < .0001). CONCLUSION Combining miR371-375 with CT radiomics features improves the accuracy of predicting teratoma histology of postchemotherapy residual disease in mNSGCTs and, therefore, has the potential to guide treatment decision making.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,001 | 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 ».