原題
Deep Learning Model for Predicting Immunotherapy Response in Advanced Non-Small Cell Lung Cancer.
背景:進行非小細胞肺癌(NSCLC)患者のわずかな割合が免疫チェックポイント阻害剤(ICI)に反応するため、これらの治療から利益を得る可能性のある患者を特定することが不可欠である。
方法:多施設研究では、米国およびEUの958人の患者からの全スライド画像を用いてICI治療反応を予測するためのディープラーニングモデルを開発し、検証し、その性能をPD-L1のような既知のバイオマーカーと比較した。
結果:このモデルは0.66～0.75の曲線下面積(AUC)を示し、反応および生存の予測において特定のバイオマーカーよりも優れていた。
結論:ディープラーニングモデルは、ICI治療から利益を得る可能性が最も高いNSCLC患者を特定する精度を高める可能性がある。
Journal: JAMA Oncol (CiteScore 2022: 44.3)
DOI: 10.1001/jamaoncol.2024.5356
PMID: 39724105
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