原題
Harnessing deep learning to optimize induction chemotherapy choices in nasopharyngeal carcinoma.
背景:局所進行上咽頭がん(LA-NPC)における導入化学療法レジメン(TPFまたはGP)の個別化されたガイダンスは不足している。本研究は、導入化学療法の反応を予測するためのディープラーニングモデルを開発することを目的とした。
方法:1438人のLA-NPC患者からのMRI検査と完全な生物学的反応データを分析した。モデルは969人の患者で訓練され、243人で検証され、226人でテストされ、ラジオミックスとグラフ畳み込みネットワークを利用した。
結果:モデルは高い精度(TPF AUC 0.835;GP AUC 0.764)と効果的に層別化されたリスクを示した。高感度群では、3年無病生存率の改善が示された。
結論:この予測ツールは堅牢な性能を提供し、LA-NPCにおける個別化された治療決定を支援する。
Journal: Radiother Oncol (CiteScore 2022: 10.5)
DOI: 10.1016/j.radonc.2025.111047
PMID: 40738344
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