2022 ASCO GU抢先看 | 人工智能助力！局限性前列腺癌生物标志物的探索性研究
发布时间：2022-02-17 20:49:05来源：医脉通肿瘤科
2022年美国临床肿瘤学会泌尿生殖系统肿瘤研讨会（ASCOGU2022）将于当地时间2月17-19日在旧金山举行。前列腺癌是男性泌尿生殖系统常见恶性肿瘤之一，在对其治疗获益与患者预后的评估上，目前尚无准确可靠的生物标志物。本次ASCOGU会议上，两项研究依托人工智能（AI），针对局限性前列腺癌生物标志物的探索展开了讨论，医脉通整理如下。
更胜一筹！局限性前列腺癌患者预后的评估
背景
局限性前列腺癌的预后尚无特异性预测方法，这一现状导致了患者的过度治疗和治疗不足。各种分子生物标记物试图满足这一需求，但大多数缺乏前瞻性随机试验的验证。在此，研究者利用数字化组织病理学的多模式深入学习，在五项III期随机试验中对局限性前列腺癌的预后生物标志物进行了探索和验证。
方法
组织病理学图像数据来自五项NRG肿瘤学学会III期随机放射治疗前列腺癌试验（RTOG9202、9408、9413、9910和0126）的治疗前活检切片。研究所纳入的7957例患者中，5654例（71.1%）的临床病理数据和组织病理数据可用，共获得16204张来自预处理活检样本的组织病理切片，这些数据被随机分为训练组（80%）和验证组（20%）。研究者开发了一种多模式人工智能（MMAI）架构，以临床病理和基于图像（组织病理）的数据作为输入值并预测二元结果。这一架构可对各种模型进行训练，以预测生化复发（BCR）、远处转移（DM）、前列腺癌特异性生存（PCaSS）和总生存（OS）等相关临床终点，然后利用基于时间的曲线下面积（AUC）验证这些模型的预后判断指标。
结果
在对模型进行训练、锁定并在验证队列中对其进行评估后，我们发现，与NCCN模型（PSA、T分期和Gleason评分）相比，MMAI预后模型在5年DM（AUC为0.84vs0.73）、5年BCR（AUC为0.69vs0.58）、10年PCaSS（AUC为0.79vs0.66）和10年OS（AUC为0.65vs0.58）方面具有更优秀的预测评估能力。在对每个单独试验进行的验证中，与NCCN模型相比，MMAI预后模型在所有临床终点的表现都更出色。
结论
该研究是在多项大型III期临床试验中，针对局限性前列腺癌预后性生物标志物的首次探索和验证。研究者证明，在预测患者未来的BCR、DM、PCaSS和OS情况时，MMAI预后模型的表现优于现行标准的临床和病理模型。在此，这一技术的可行性得到了验证，或可辅助临床进行前列腺癌患者的个性化管理。
勇为人先！局限性前列腺癌中雄激素剥夺疗法（ADT）获益的评估
背景
中高危局限性前列腺癌患者接受放疗（RT）后，ADT治疗是目前的标准治疗方法。对于是否采用ADT治疗以及ADT治疗的使用时长，目前尚无可靠的预测性生物标志物用于指导临床应用。在此，研究者通过多个III期NRG肿瘤学学会随机试验，首次针对局限性前列腺癌中ADT的应用进行了预测性生物标志物的训练和验证。
方法
以五项NRG肿瘤学学会III期随机试验为基础，对患者的治疗前活检切片进行数字化。随机试验纳入了7957例患者，均接受RT治疗，接受或不接受ADT治疗均可。其中，5654例（71.1%）的临床病理数据和组织病理数据可用。基于AI的预测性生物标志物的开发训练集包括NRG/RTOG9202、9413、9910和0126试验，该训练集同时用来训练DM的预测。研究者开发了一个多模式深度学习架构，以临床病理学和数字成像组织病理学数据为学习样本，根据治疗类型确定终点结果差异。模型锁定后，一名独立的生物统计学家对III期随机试验NRG/RTOG9408研究进行了验证，该试验评估了RT治疗联合或不联合4个月ADT治疗的疗效。使用生物标志物阳性组和阴性组的累积发病率函数计算患者DM率。
结果
开发训练集包括3935例患者，中位随访时间13.6年（IQR[10.2,17.7]）。基于AI的预测性ADT分类器经过训练后，在NRG/RTOG9408中进行了验证（n=1719，中位随访时间17.6年，IQR[15.0,19.7]）。在NRG/RTOG9408验证队列中，数字组织病理学数据显示，ADT显著改善了DM（HR0.62,95%CI0.44-0.87，p=0.006），与已发表的研究结果一致。在AI生物标志物阳性患者中（n=673，39%），RT+ADT治疗比单纯RT的获益更显著（HR0.33，95%CI0.19-0.57，p<0.001）；在生物标志物阴性组（n=1046，61%）中，与单纯RT相比，ADT的加入并没有改善患者预后（HR1.00，95%CI0.64-1.57，p=0.99）。生物标志物阴性组中，单纯RT与RT+ADT之间的15年DM率差异为0.3%，而生物标志物阳性组这一差异为9.4%。
结论
研究者利用一种基于AI的新型数字病理学平台，通过一项III期随机试验首次验证了这样一种生物标志物，其可预测中危局限性前列腺癌中ADT联合RT治疗的获益。这种基于AI的预测性生物标志物表明，NRG/RTOG9408研究中大部分RT治疗后的患者不需要ADT治疗，并避免ADT治疗相关的治疗费用和副作用。
参考文献
1.AndreEsteva,JeanFeng,Shih-ChengHuang,etal.DevelopmentandvalidationofaprognosticAIbiomarkerusingmulti-modaldeeplearningwithdigitalhistopathologyinlocalizedprostatecanceronNRGOncologyphaseIIIclinicaltrials[J].JClinOncol40,2022(suppl6;abstr222).
2.DanielEidelbergSpratt,YilunSun,DouweVanderWal,etal.AnAI-deriveddigitalpathology-basedbiomarkertopredictthebenefitofandrogendeprivationtherapyinlocalizedprostatecancerwithvalidationinNRG/RTOG9408[J].JClinOncol40,2022(suppl6;abstr223).
