原題
Artificial intelligence-based pathology as a biomarker of sensitivity to atezolizumab-bevacizumab in patients with hepatocellular carcinoma: a multicentre retrospective study.
背景:一部の肝細胞がん患者のみがアテゾリズマブ-ベバシズマブ治療から利益を得る。本研究は、組織学的スライドからアテゾリズマブ-ベバシズマブ応答シグネチャー(ABRS)を推定し、無増悪生存期間を予測するための人工知能(AI)モデルを開発することを目的とした。
方法:がんゲノムアトラスからのデータを用いて、AIモデル(ABRS-P)を開発し、ABRSの評価のために訓練した。これは2つの独立したシリーズで外部検証され、さらにアテゾリズマブ-ベバシズマブで治療された患者のコホートで試験された。
結果:ABRS-P値はABRSスコアと相関しており、ABRS-Pが高い腫瘍を有する患者は無増悪生存期間が有意に長かった。空間トランスクリプトミクスは、ABRS-P値が高い領域でより高いABRSスコアを示した。
結論:AIは、アテゾリズマブ-ベバシズマブで治療された肝細胞癌患者の無増悪生存期間の予測因子を特定するのに役立つ可能性がある。この方法論は、様々な疾患における治療への反応の理解を向上させる可能性がある。
Journal: Lancet Oncol (CiteScore 2022: 62)
DOI: 10.1016/S1470-2045(23)00468-0
PMID: 37951222
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