Tiến bộ trong y học chính xác trong ung thư tế bào gan: Mô hình học máy dựa trên hình ảnh học vượt trội hơn các chỉ số sinh học lâm sàng trong việc dự đoán kết quả của liệu pháp miễn dịch

Nhấn mạnh

Nghiên cứu này cho thấy rằng các mô hình học máy dựa trên hình ảnh học được trích xuất từ hình ảnh CT trước điều trị, kết hợp với dữ liệu lâm sàng, vượt trội hơn các chỉ số sinh học lâm sàng đã được thiết lập như giai đoạn BCLC và cấp độ ALBI trong việc dự đoán sự sống còn và đáp ứng đối với liệu pháp miễn dịch atezolizumab cộng bevacizumab ở bệnh nhân ung thư tế bào gan (HCC). Mô hình tích hợp này đã phân loại chính xác bệnh nhân thành nhóm nguy cơ cao và thấp với sự khác biệt đáng kể về thời gian sống còn tổng thể (OS), thời gian sống không tiến triển (PFS) và tỷ lệ đáp ứng với chất ức chế điểm kiểm tra miễn dịch, được xác nhận qua các nhóm độc lập quốc tế.

Nền tảng nghiên cứu và gánh nặng bệnh lý