原題
Predicting overall survival and prophylactic cranial irradiation benefit in small-cell lung cancer with CT-based deep learning: A retrospective multicenter study.
背景:本研究は,小細胞肺癌(SCLC)患者の生存率を予測し,予防的頭蓋照射(PCI)が有効な患者を同定するために,CTスキャンを用いた深層学習モデルを作成することを目的とした。
方法:556人のSCLC患者を3つの医療センターから遡及的に含め、トレーニング、内部検証、および外部検証コホートに分けた。全生存(OS)シグネチャーを用いてディープラーニングモデルを開発し、比較のために臨床モデルおよび複合モデルを作成した。
結果:深層学習モデルは、臨床モデルよりも実質的に優れていたが、複合モデルよりもわずかに劣っていた。高リスク患者ではPCIによる延命効果が認められたが、低リスク患者では有意な関連性は認められなかった。
結論:CTベースのディープラーニングモデルはSCLC患者のOSを予測するのに有望であり、OSシグネチャーはPCI選択を含む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.2024.110221
PMID: 38479441
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