【前沿资讯】全自动Lugano反应评估在FDG-Avid非霍奇金淋巴瘤中实现了高精度

【前沿资讯】全自动Lugano反应评估在FDG-Avid非霍奇金淋巴瘤中实现了高精度的核心信息是什么?

发表在《 Journal of Clinical Oncology 》上的一项研究得出结论:一种基于深度学习的全自动Lugano治疗反应评估方法,用于评估 18 F-氟脱氧葡萄糖(FDG) –avid非霍奇金淋巴瘤(NHL),其效果与医学专家对FDG-PET的评估结果相似。 主要发现 研究者表示,由于放射科医师和核医学专家有限,目前的疗效评估可能非常耗时,并...

发表在《 Journal of Clinical Oncology 》上的一项研究得出结论:一种基于深度学习的全自动Lugano治疗反应评估方法,用于评估 18 F-氟脱氧葡萄糖(FDG) –avid非霍奇金淋巴瘤(NHL),其效果与医学专家对FDG-PET的评估结果相似。 主要发现 研究者表示,由于放射科医师和核医学专家有限,目前的疗效评估可能非常耗时,并且可能阻碍在疗效评估中采用更多的耗费人力的疾病负担指标(例如,TMTV[肿瘤总代谢体积]和其他评估疗效的代谢活性变化的标准)。所提出的新方法的性能和可解释性使其成为合适替代方法。 属于「Htology血液前沿」分类。 关键词:非霍奇金淋巴瘤 。

本文核心问答

Q1: 这篇资讯的核心内容是什么?

发表在《 Journal of Clinical Oncology 》上的一项研究得出结论:一种基于深度学习的全自动Lugano治疗反应评估方法,用于评估 18 F-氟脱氧葡萄糖(FDG) –avid非霍奇金淋巴瘤(NHL),其效果与医学专家对FDG-PET的评估结果相似。 主要发现 研究者表示,由于放射科医师和核医学专家有限,目前的疗效评估可能非常耗时,并且可能阻碍在疗效评估中采用更多的耗费人力的疾病负担指标(例如,TMTV[肿瘤总代谢体积]和其他评估疗效的代谢活性变化的标准)。所提出的新方法的性能和可解释性使其成为合适替代方法。

Q2: 本文属于哪个学科分类,涉及哪些关键词?

本文属于「Htology血液前沿」分类,涉及关键词:非霍奇金淋巴瘤 。

Q3: 这篇资讯的发布时间是什么?

本文发布于1725183028,来源为TalkMED拓麦医学资讯平台。

来源:Htology血液前沿



发表在《Journal of Clinical Oncology》上的一项研究得出结论:一种基于深度学习的全自动Lugano治疗反应评估方法,用于评估18F-氟脱氧葡萄糖(FDG) –avid非霍奇金淋巴瘤(NHL),其效果与医学专家对FDG-PET的评估结果相似。





主要发现


研究者表示,由于放射科医师和核医学专家有限,目前的疗效评估可能非常耗时,并且可能阻碍在疗效评估中采用更多的耗费人力的疾病负担指标(例如,TMTV[肿瘤总代谢体积]和其他评估疗效的代谢活性变化的标准)。所提出的新方法的性能和可解释性使其成为合适替代方法。这可以为专家腾出时间,纳入更多指标来评估对治疗的反应。

研究者根据3期GOYA试验80%的数据,并基于Lugano 2014分类法对该方法进行了训练,使其能够根据该试验的疗效自动评估。GOYA试验在未经治疗的CD20阳性弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)患者中比较了奥妥珠单抗联合环磷酰胺、多柔比星、长春新碱和泼尼松(CHOP)与利妥昔单抗+CHOP的疗效。研究者根据GOYA试验的其余数据,以及在复发或难治性(R/R) DLBCL或滤泡性淋巴瘤患者中使用维泊妥珠单抗+苯达莫司汀+利妥昔单抗或奥妥珠单抗的Ib/II期GO29365试验,和在(R/R) B细胞NHL患者中使用mosunetuzumab单药或与阿替利珠单抗联合用药的I/II期GO29781试验中,对上述算法进行了测试。该算法输出基线和随访时检测到的病变,然后由放射科医师审核。

该算法与经过裁定的放射学缓解具有较高的一致性。在GOYA、GO29781和GO29365试验中,总体缓解率评估的一致性分别为93%、87%和85%。该算法似乎对结局有很强的预测能力,对死亡风险的准确度高于裁定的放射学缓解,但趋势并不显著。具体而言,在GOYA、GO29781和GO29365试验中,根据模型计算的治疗结束时完全代谢缓解的风险比分别为0.123、0.054和0.205,而根据裁定的缓解情况计算的完全代谢缓解的风险比为0.226、0.292和0.272。放射科医师每次评估的中位时间为1.38分钟。放射科医师对模型应答的一致程度与放射科医师对裁定应答的一致程度无差异。

在目前的状态下,提出的方法可以使核医学专家和血液学专家在他们的研究中进一步完善和更新对FDG-avid淋巴瘤的疗效评估。这尤其及时,因为专家委员会目前正在更新Lugano分类(预计将在2025年国际恶性淋巴瘤会议期间进行更新)。进一步研究该工具将有助于确定其在临床实践中的效用。

本研究的局限性包括,所提出的方法使用自动TMTV作为第一步,当残留病变不满足最小标准化更新值或体积阈值时,可能会导致假阴性。所有训练集和测试集都排除了原发性和继发性中枢神经系统淋巴瘤,这可能会给该方法的性能带来偏差。此外,该方法无法区分引起进行性代谢性疾病(PMD)的新病变和与淋巴瘤无关的新病变,这将导致通过模型评估PMD可能是由另一种恶性肿瘤、炎症或感染引起的。

综上,这项研究为使用其他人工智能方法来评估肿瘤治疗的放射学反应奠定了基础。在一般临床实践中使用该工具需要进行前瞻性验证和监管部门批准。


参考来源:

Jemaa S, Ounadjela S, Wang X, et al. Automated Lugano metabolic response assessment in 18F-fluorodeoxyglucose–avid non-Hodgkin lymphoma with deep learning on 18F-fluorodeoxyglucose–positron emission tomography [published online ahead of print, 2024 June 6]. J Clin Oncol. doi: 10.1200/JCO.23.01978


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引用格式:【前沿资讯】全自动Lugano反应评估在FDG-Avid非霍奇金淋巴瘤中实现了高精度. 发布日期:1725183028. 来源:TalkMED拓麦. URL: https://portal.talkmed.com/news/1260 参考DOI: https://doi.org/10.1200/JCO.23.01978

2024-09-01

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