A Multimodal Artificial Intelligence Model to Guide Use of Whole-Pelvic Radiation Therapy in Patients with Localized Prostate Cancer: Exploratory Analysis of RTOG 9413
Rattachement africain : us, gb. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Background/Objectives: This study explored whether a multimodal artificial intelligence (MMAI) model integrating digitized histopathology and clinical features can identify prostate cancer patients who may benefit from neoadjuvant hormonal therapy (NHT) and whole-pelvic radiotherapy (WPRT). Methods: This secondary analysis of NRG/RTOG 9413 included NHT-treated patients with digitized biopsy slides and clinical data who were not part of the MMAI model optimization. A previously validated MMAI model estimated long-term risk, and Fine-Gray models evaluated interactions between MMAI-derived scores and the radiation field (WPRT vs. prostate-only RT [PORT]) for biochemical failure (BF), chosen over progression-free survival because of extended follow-up and distant metastasis (DM), with subgroup analyses by predefined MMAI strata. Results: Among 81 eligible patients, the MMAI-by-treatment interaction for BF did not confirm a differential effect (p = 0.30). Therefore, subgroup findings should be interpreted as descriptive and hypothesis-generating. Nevertheless, the magnitude effect of WPRT was numerically greater in the MMAI high-risk subgroup (5-yr: 41% vs. 79%; 10-yr: 47% vs. 79%; aHR 0.35 [0.14–0.86]) than in the low–intermediate group (5-yr: 18% vs. 33%; 10-yr: 44% vs. 57%; aHR 0.66 [0.29–1.48]). Conclusions: Although no statistically significant treatment-by-MMAI interaction was demonstrated, these findings are hypothesis-generating and support further investigation of MMAI approaches for guiding WPRT in NRG/RTOG 0534, 0924, GETUG-01, and POP-RT trials.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- A Multimodal Artificial Intelligence Model to Guide Use of Whole-Pelvic Radiation Therapy in Patients with Localized Prostate Cancer: Exploratory Analysis of RTOG 9413
- Date Crossref
- 18/06/2026
- Éditeur
- MDPI AG
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
-
Dana-Farber Cancer Institute pays non établi dans la noticeStructure de recherche
-
Dana-Farber Brigham Cancer Center pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
-
University of Virginia pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Thomas Jefferson University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Moffitt Cancer Center pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
-
Milwaukee VA Medical Center pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
-
University of Alabama at Birmingham pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Urology of Virginia pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
-
Southeast Clinical Oncology Research Consortium pays non établi dans la noticeInstitution
-
Fox Chase Cancer Center pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
-
St. Joseph's Hospital and Medical Center pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
-
The University of Texas MD Anderson Cancer Center pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
Dana-Farber Cancer Institute, Dana-Farber Brigham Cancer Center et University of Virginia, avec 9 autres affiliations.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.