原題
A multidimensional deep ensemble learning model predicts pathological response and outcomes in esophageal squamous cell carcinoma treated with neoadjuvant chemoradiotherapy from pretreatment CT imaging: A multicenter study.
背景:nCRT+手術は局所進行ESCCの標準であるが、病理学的完全奏効(pCR)と予後の予測は困難である。
方法:485人の患者の多施設後ろ向き研究(発見194, 内部49, 外部3,242)。ラジオミクスと3D CNNを組み合わせた治療前CTベースのアンサンブルであるDELRNを開発し、識別、キャリブレーション、臨床的有用性を評価し、カプランマイヤー法によるOS/DFSを評価した。
結果:DELRNのAUCは、コホート全体で0.943、0.796、0.767、0.829、および0.782であり、単一ドメインモデルよりも優れていた。OSおよびDFSの高/低リスク(有意)を層別化し、独立した予後因子であった。
結論:DELRNは、個別化治療の指針となるnCRT反応およびアウトカムの有望な非侵襲的予測因子であり、プロスペクティブな検証が必要である。
Journal: Radiother Oncol (CiteScore 2022: 10.5)
DOI: 10.1016/j.radonc.2025.111133
PMID: 40939680
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