原題
Multimodal Artificial Intelligence Prediction of Abiraterone Efficacy in Two STAMPEDE Phase 3 Trials of Non-Metastatic Very High-Risk Prostate Cancer.
背景:放射線療法を伴うLT-ADTは高リスク前立腺がんの標準である;アビラテロンは非常に高リスクの疾患に追加されるが、毒性および費用がかかるため、予測バイオマーカーが必要である。
方法:検証されたデジタル病理マルチモーダルAI(MMAI)スコアを2件のSTAMPEDEアビラテロン試験の患者1,137人に適用し、上位25%をMMAI超高リスクと分類した。主要評価項目MFS;解析にはコックス回帰、カプラン・マイヤーおよび相互作用検定を用いた。
結果:MMAI非常に高リスク(N=268)はアビラテロンの恩恵を受け(HR 0.47)、5年MFSは62%→81%であり、標準的な高リスク(N=869)は限られた恩恵を受けた(HR 0.83;相互作用p=0.02)。
結論:ロックされたMMAI試験はアビラテロンの有効性を予測し、不必要な毒性を回避しながら治療強化を標的とすることができた。
Journal: Ann Oncol (CiteScore 2022: 63)
DOI: 10.1016/j.annonc.2026.05.708
PMID: 42250604
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