Aller au contenu principal
Accès ouvert déclaré 2026 article

AI-Based Pathology Classifier Predicts Sensitivity to Enzalutamide in Metastatic Hormone-Sensitive Prostate Cancer: A Biomarker Analysis of the ENZAMET Trial

0Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
13Institutions déclarées
2Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : us, au. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

PURPOSE: The ENZAMET trial established that enzalutamide added to androgen deprivation therapy (ADT) improves overall survival (OS) in metastatic hormone-sensitive prostate cancer (mHSPC), but treatment response is heterogeneous. We tested whether the Artificial Intelligence Pathology Image Classifier (APIC), previously developed and locked in CHAARTED, predicts overall survival benefit from enzalutamide in ENZAMET. EXPERIMENTAL DESIGN: This biomarker study applied APIC to digitized hematoxylin and eosin specimens from ENZAMET (ANZUP 1304, NCT02446405). ENZAMET randomized participants with mHSPC to ADT plus enzalutamide or non-steroidal antiandrogen (NSAA), with early concurrent docetaxel permitted. APIC was applied without modification or retraining. The prespecified primary analysis evaluated the treatment-by-APIC interaction for OS using Cox models adjusted for standard clinical factors. Prespecified sensitivity analysis excluded participants receiving early concurrent docetaxel. RESULTS: Among 1125 participants, 492 with digitized tissue (median follow-up 68.8 months) were eligible. APIC classified 316 (64.0%) as APIC-negative and 176 (36.0%) as APIC-positive. APIC significantly modified enzalutamide benefit (interaction p=0.014). APIC-negative disease showed improved survival with enzalutamide versus NSAA (HR=0.50, 95%CI:0.35-0.73; 60-month OS 76.5% vs 58.3%), while APIC-positive showed limited evidence of benefit (HR=1.04, 95%CI:0.67-1.62; 60-month OS 55.6% vs 58.8%). In low-volume disease, enzalutamide improved survival in APIC-negative (HR=0.31, 95%CI:0.16-0.62) but not APIC-positive (HR=1.04, 95%CI:0.53-2.06; interaction p=0.015). For non-docetaxel-treated participants, enzalutamide benefit was greater in APIC-negative (HR=0.40; 60-month OS 82.0% vs 61.0%) than APIC-positive (HR=0.79; 60-month OS 62.8% vs 57.6%). CONCLUSIONS: The presence of APIC negative disease identified participants with a major improvement in OS with addition of enzalutamide to ADT compared with addition of NSAA.

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
AI-Based Pathology Classifier Predicts Sensitivity to Enzalutamide in Metastatic Hormone-Sensitive Prostate Cancer: A Biomarker Analysis of the ENZAMET Trial
Date Crossref
20/07/2026
Éditeur
American Association for Cancer Research (AACR)
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.

Les institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Prostate Cancer Treatment and ResearchProstate Cancer Diagnosis and TreatmentAI in cancer detection

BNTIC News n’est pas le producteur de ces données. Les publications sont interrogées à la demande dans Crossref, OpenAIRE, DOAJ, Europe PMC, HAL, DataCite, AfricArXiv, ROR et la Banque mondiale, sans clé d’accès. OpenAlex reste optionnel. Aucun service payant n’est nécessaire et aucune donnée externe n’est enregistrée en base. Consulter les sources et leurs limites.