原題
Predicting neoadjuvant breast cancer therapy response using BRIDGE from tumor transcriptomics and histopathology.
背景:術前補助乳癌は早期反応予測のための承認された分子バイオマーカーを欠き、腫よう内異質性は治療感度評価を複雑にする。
方法:BRIDGEは、治療前のバルク腫瘍トランスクリプトームをデコンボリューションして、分子サブタイプ組成を推定し、病理学的完全奏効を予測する。10のデータセットでトレーニングされ、24の独立したコホートでテストされた;BRIDGE-Slideは、ディープラーニングを介してH&Eからトランスクリプトミクスを推測する。
結果:BRIDGEは、代替Oncotype/MammaPrint/RORsおよび他の予測因子(ER+/HER2-AUC 0.84(OR 8)、HER2+AUC 0.77(OR 8.3)、TNBC AUC 0.73(OR 3.1))よりも優れていた。BRIDGE-スライドは直接スライドから応答へのモデルを打ち負かし、空間トランスクリプトミクスは首尾一貫したサブタイプ領域を示した。探索的解析は、ICBで治療したER+/HER2-腫瘍への一般化可能性を示唆している。
結論:BRIDGEは生物学的に解釈可能で、有望な低コストのネオアジュバント反応バイオマーカーであり、プロスペクティブな検証が必要である。
Journal: Ann Oncol (CiteScore 2022: 63)
DOI: 10.1016/j.annonc.2026.05.700
PMID: 42203036
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