Development and Validation of a Multimodal Artificial Intelligence–derived Digital Pathology–based Biomarker Predicting Metastasis Among Patients with Biochemical Recurrence After Radical Prostatectomy in NRG/RTOG Trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: Biochemical recurrence (BCR) after radical prostatectomy (RP) is a heterogeneous disease state in prostate cancer with multiple treatment options. Improved risk stratification could enable more personalized decision-making. We developed and validated a digital pathology-based multimodal artificial intelligence (MMAI) model to predict outcomes in post-RP BCR patients undergoing salvage therapy. METHODS: An MMAI model was trained to predict distant metastasis (DM) using prostate histopathology image features and clinical variables (pathologic grade group, pathologic T stage, prostate-specific antigen level before salvage radiotherapy [SRT], age, and surgical margin). The locked model was validated in 533 patients from NRG/RTOG 9601 and 0534 treated with SRT ± hormone therapy (HT), using Cox regression and time-dependent area under the receiver operating characteristic curve. KEY FINDINGS AND LIMITATIONS: With a median follow-up of 9.3 yrs, MMAI score was significantly associated with DM (subdistribution hazard ratio = 2.17 per standard deviation [95% confidence interval 1.65-2.85]; p < 0.001) and remained independently prognostic after adjusting for clinical variables and treatment. The 10-yr time-dependent area under the receiver operating characteristic curve for MMAI was 0.74 compared with 0.68 for a clinical nomogram. Binary risk categorization demonstrated higher 10-yr DM incidence in the MMAI high-risk (25%) than in the low-risk (8.8%) group. The absolute reduction in 10-yr DM incidence with HT plus SRT versus SRT alone was 21% in the high-risk group versus 2.5% in the low-risk group. Limitations include the use of archived trial cohorts. CONCLUSIONS AND CLINICAL IMPLICATIONS: The post-RP MMAI model provides individualized risk estimates after SRT ± HT and may support shared decision-making about salvage treatment. External and prospective validation are ongoing.
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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 | 0,010 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».