原題
Artificial intelligence-based tumour infiltrating lymphocyte quantification in patients with triple-negative breast cancer: an independent validation study.
背景:腫瘍浸潤リンパ球(TIL)はトリプルネガティブ乳癌の予後を予測する。AI由来のTIL評価は効率性を改善する可能性があるが、独立した検証が必要である。
方法:CATALINAは、7件のランダム化補助療法試験(n=1,759;完全なデータを有する1,356)からの220枚のデジタル化スライドおよびプールされたデータを用いて、cTILスコアを生成する2つのロックされたAIパイプラインを外部で検証した。臨床病理学的因子で補正した多変量Coxモデルでは、5年の浸潤性および遠隔無病生存率および全生存率を評価し、5年のAUCで識別を測定した。
結果:cTILsは病理学者のsTILsと中程度に相関した(r=0.375-0.473)。sTILおよびcTILはいずれも、より良好な5年転帰を独立して予測した(侵襲的DFS HR~0.73および0.80)。cTILは臨床病理学的変数との識別を改善したが、sTILを超える予後的価値は追加されなかった。
結論:ロックされたAI cTILモデルは、再現性のある独立した予後情報を提供し、ルーチンの病理学者スコアリングが利用できない場合に有用である可能性がある。
Journal: Lancet Oncol (CiteScore 2022: 62)
DOI: 10.1016/S1470-2045(26)00339-6
PMID: 42636839
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