原題
Automated Lymph Node and Extranodal Extension Assessment Improves Risk Stratification in Oropharyngeal Carcinoma.
背景:節外進展(ENE)は中咽頭癌の転帰を予測するが、手術を必要とする;自動化CT-AIパイプラインを試験して、治療前に予測されたENEリンパ節を計数した。
方法:1,733人の患者を対象とした後ろ向き多施設研究。ディープラーニングによる自動セグメンテーションとENE予測により、AI-ENE数が生成された。HPV、喫煙、病期、年齢、および性別で補正した多変量Cox;RTOG-0129およびAJCC-8と比較して付加価値を検証。
結果:AI-ENEリンパ節1の中央値(0-6)。AI-ENEリンパ節が1個追加されるごとに、遠隔制御(HR 1.44)および全生存(HR 1.30)の悪化と関連していた。
結論:AI-ENEリンパ節数は、治療前のリスク層別化を改善し、管理に情報を提供する独立した画像バイオマーカーである。
Journal: J Clin Oncol (CiteScore 2022: 39.6)
DOI: 10.1200/JCO-24-02679
PMID: 41435207
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