原題
Machine-learning prediction of treatment response to stereotactic body radiation therapy in oligometastatic gynecological cancer: a multi-institutional study.
背景:本論文は、少数転移性婦人科癌患者におけるSBRTへの完全奏効を予測するための機械学習モデルを作成することを目的としている。
方法:14施設からの157人の患者を研究し、データを訓練セットと試験セットに分けた。LASSOアルゴリズムは3つの反応関連変数を同定し、6つのモデルはSBRT後の子宮病変反応を予測した。これらのモデルは、ROC、AUC、および検量線を用いて検証された。
結果:病変の63.6%が完全に反応した。LASSOは、有意な変数として病変容積、タイプ、および生物学的有効用量を同定した。すべてのモデルは、トレーニングセットで同様のAUCを達成し、テストセットで良好な一般化を示した。
結論:機械学習モデルは、少数転移患者の治療反応を確実に予測することができ、個別化された治療計画に役立つ。
Journal: Radiother Oncol (CiteScore 2022: 10.5)
DOI: 10.1016/j.radonc.2023.110072
PMID: 38142932
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