Artificial Intelligence–Powered Assessment of Pathologic Response to Neoadjuvant Atezolizumab in Patients With NSCLC: Results From the LCMC3 Study

医学 一致性 新辅助治疗 危险系数 接收机工作特性 置信区间 分级(工程) 癌症 肿瘤科 放射科 内科学 乳腺癌 土木工程 工程类
作者
Sanja Đačić,William D. Travis,Jennifer M. Giltnane,Filip Kos,John H. Abel,Stephanie Hilz,Junya Fujimoto,Lynette M. Sholl,J. Ritter,Farah Khalil,Lei Zhu,Amaro Taylor‐Weiner,Murray B. Resnick,Hui Yu,Fred R. Hirsch,Paul A. Bunn,David P. Carbone,Valerie W. Rusch,David J. Kwiatkowski,Bruce E. Johnson,Jay M. Lee,Stephanie Hennek,Ilan Wapinski,Alan Nicholas,Ann Johnson,Katja Schulze,Mark G. Kris,Ignacio I. Wistuba
出处
期刊:Journal of Thoracic Oncology [Elsevier]
卷期号:19 (5): 719-731 被引量:6
标识
DOI:10.1016/j.jtho.2023.12.010
摘要

Pathologic response (PathR) by histopathologic assessment of resected specimens may be an early clinical end point associated with long-term outcomes with neoadjuvant therapy. Digital pathology may improve the efficiency and precision of PathR assessment. LCMC3 (NCT02927301) evaluated neoadjuvant atezolizumab in patients with resectable NSCLC and reported a 20% major PathR rate.
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