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AtualizadoQua, 15 Maio 2024 8pm

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Daichii Sankyo

 

Modelo baseado em inteligência artificial mostra valor preditivo no câncer de mama

Lin et al. desenvolveram modelos combinados baseados em ressonância magnética multiparamétrica da mama e características clinicopatológicas para prever a resposta terapêutica do tumor primário e do nódulo positivo axilar antes do tratamento. “Em nosso estudo, a taxa de resposta patológica completa do câncer invasivo residual foi de 35,1%, em linha com os 34% relatados no ensaio ACOSOG Z1071, e a taxa de resposta patológica completa do linfonodo axilar (ALN) na metástase residual do ALN foi de 50,0%, superior a 41,1% no mesmo ensaio”, destacam os autores.

Neste estudo, foram inscritos 268 pacientes com câncer de mama que completaram a quimioterapia neoadjuvante (NAC) e foram submetidos à cirurgia. As características radiômicas e clínico-patológicas foram analisadas. Finalmente, 24 e 28 características ideais foram selecionadas para construir modelos de aprendizado de máquina baseados em 6 algoritmos para prever cada resultado clínico, respectivamente. O desempenho diagnóstico dos modelos foi avaliado nos testes definidos pela área sob a curva (AUC), sensibilidade, especificidade e precisão.

Os resultados foram publicados na The Breast e mostram que dos 268 pacientes, 94 (35,1%) alcançaram resposta patológica completa do câncer de mama (bpCR) e dos 240 pacientes com linfonodo positivo clínico, 120 (50,0%) alcançaram resposta patológica completa do linfonodo axilar (apCR). O algoritmo de percepção multicamadas (MLP) produziu os melhores desempenhos diagnósticos na previsão de apCR, com AUC de 0,825 (IC 95%, 0,764-0,886) e precisão de 77,1%. Os autores descrevem que o MLP também superou outros modelos na previsão de bpCR com AUC de 0,852 (IC 95%, 0,798-0,906) e precisão de 81,3%.

“Nosso estudo estabeleceu modelos de combinação não invasivos para prever a resposta terapêutica do câncer de mama primário e do linfonodo positivo axilar antes do NAC, o que pode ajudar a modificar o tratamento pré-operatório e determinar a estratégia cirúrgica pós-NAC”, concluem os autores. Esses resultados mostram que os modelos preditivos baseados em ressonância magnética poderiam discriminar a resposta patológica completa do câncer invasivo residual com AUC de 0,852 e discriminar a resposta patológica completa do linfonodo axilar na metástase residual do ALN com AUC de 0,825.

Referência: Published:April 24, 2024. DOI: https://doi.org/10.1016/j.breast.2024.103737


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