原題
Development and Validation of a Computational Histology Artificial Intelligence-Powered Predictive Biomarker for Selection of Chemotherapy in Advanced Pancreatic Cancer.
背景:進行PDACにおける第一選択化学療法の選択の指針となるバイオマーカーはない。本研究では、FベースのレジメンとGベースのレジメンを選択するために、CHAI組織形態GvFバイオマーカーを作成した。
方法:CHAIはH&E組織形態学的特徴を抽出した。開発コホートはロックされたF-/G-prefスコアを生成し、検証(COMPASS/Know Your Tumor)はTNTDおよびOSをテストした。
結果:477人の患者において、検証されたF-pref群の患者はF化学療法で優れたTNTDおよびOSを示したのに対し、G-pref群の患者はG化学療法で優れたTNTDを示したが、OSの有益性は認められなかった。バイオマーカーと治療の相互作用は有意であり、RNAサブタイプは特異的効果を予測しなかった。
結論:組織形態に基づくGvFバイオマーカーは、第一選択のPDAC治療選択の指針となり得る。
Journal: J Clin Oncol (CiteScore 2022: 39.6)
DOI: 10.1200/JCO-25-02199
PMID: 41671529
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