原題
Deep Learning Artificial Intelligence Predicts Homologous Recombination Deficiency and Platinum Response From Histologic Slides.
背景:癌における相同組換え欠損症(HRD)は、白金塩およびPARP阻害剤で標的とすることができるが、標準的なHRD診断検査は普遍的に利用できるわけではない。
方法:深層学習モデルであるDeepHRDを、TCGAの乳癌および卵巣癌由来のH&E染色スライドで訓練し、臨床エンドポイントを有する独立したコホートにおいて従来のHRD試験に対して検証した。
結果:DeepHRDはHRDの強力な予測能力(AUCが0.81まで)を示し、プラチナ製剤で治療された患者の転帰を改善し、高悪性度漿液性卵巣癌の無増悪生存期間(PFS)と全生存期間(OS)を向上させた。
結論:DeepHRDはルーチンの病理組織学的スライドからHRDを効果的に予測し、プラチナ製剤治療から利益を得る患者を同定する上で分子検査よりも優れていた。
Journal: J Clin Oncol (CiteScore 2022: 39.6)
DOI: 10.1200/JCO.23.02641
PMID: 39083703
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