Opracowanie i walidacja predykcyjnego biomarkera opartego na sztucznej inteligencji i histologii obliczeniowej do doboru chemioterapii w zaawansowanym raku trzustki

Badacze opracowali i zwalidowali biomarker GvF oparty na analizie obrazu standardowych biopsji diagnostycznych (platforma CHAI), który ma wskazywać, czy w pierwszej linii leczenia zaawansowanego raka trzustki lepiej wypadnie schemat oparty na fluoropirymidynie, czy na gemcytabinie. Kohorty rozwojowa i walidacyjna objęły łącznie 477 chorych. W kohorcie walidacyjnej chorzy zakwalifikowani jako preferujący fluoropirymidynę i tak leczeni mieli dłuższy czas do kolejnej linii leczenia (8,6 wobec 7,5 miesiąca) oraz dłuższe przeżycie całkowite (14,4 wobec 11,7 miesiąca); w grupie preferującej gemcytabinę zgodne leczenie wydłużyło czas do kolejnej linii (9,6 wobec 7,2 miesiąca), ale różnicy w przeżyciu całkowitym nie wykazano. Rak trzustki ma bardzo niewiele markerów predykcyjnych, więc kierunek jest istotny, jednak jest to praca rozwojowo-walidacyjna na danych retrospektywnych, a nie badanie z losowym przydziałem do leczenia według biomarkera.