亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Radiomic analysis reveals diverse prognostic and molecular insights into the response of breast cancer to neoadjuvant chemotherapy: a multicohort study

乳腺癌 医学 肿瘤科 多元分析 比例危险模型 内科学 新辅助治疗 癌症 化疗 生存分析 多元统计 病态的 子群分析 完全响应 机器学习 置信区间 计算机科学
作者
Ming Fan,Kailang Wang,Da Pan,Xuan Cao,Zhihao Li,Songlin He,Sangma Xie,Chao You,Yajia Gu,Lihua Li
出处
期刊:Journal of Translational Medicine [Springer Nature]
卷期号:22 (1) 被引量:1
标识
DOI:10.1186/s12967-024-05487-y
摘要

Abstract Background Breast cancer patients exhibit various response patterns to neoadjuvant chemotherapy (NAC). However, it is uncertain whether diverse tumor response patterns to NAC in breast cancer patients can predict survival outcomes. We aimed to develop and validate radiomic signatures indicative of tumor shrinkage and therapeutic response for improved survival analysis. Methods This retrospective, multicohort study included three datasets. The development dataset, consisting of preoperative and early NAC DCE-MRI data from 255 patients, was used to create an imaging signature-based multitask model for predicting tumor shrinkage patterns and pathological complete response (pCR). Patients were categorized as pCR, nonpCR with concentric shrinkage (CS), or nonpCR with non-CS, with prediction performance measured by the area under the curve (AUC). The prognostic validation dataset (n = 174) was used to assess the prognostic value of the imaging signatures for overall survival (OS) and recurrence-free survival (RFS) using a multivariate Cox model. The gene expression data (genomic validation dataset, n = 112) were analyzed to determine the biological basis of the response patterns. Results The multitask learning model, utilizing 17 radiomic signatures, achieved AUCs of 0.886 for predicting tumor shrinkage and 0.760 for predicting pCR. Patients who achieved pCR had the best survival outcomes, while nonpCR patients with a CS pattern had better survival than non-CS patients did, with significant differences in OS and RFS (p = 0.00012 and p = 0.00063, respectively). Gene expression analysis highlighted the involvement of the IL-17 and estrogen signaling pathways in response variability. Conclusions Radiomic signatures effectively predict NAC response patterns in breast cancer patients and are associated with specific survival outcomes. The CS pattern in nonpCR patients indicates better survival.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
冰姗完成签到,获得积分10
36秒前
聪聪发布了新的文献求助10
38秒前
41秒前
Able完成签到,获得积分10
44秒前
sun发布了新的文献求助10
46秒前
1分钟前
1分钟前
Ecokarster完成签到,获得积分10
1分钟前
楚楚完成签到 ,获得积分10
1分钟前
所所应助鳄鱼不做饿梦采纳,获得50
1分钟前
111完成签到 ,获得积分10
2分钟前
2分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
2分钟前
田様应助郭楠楠采纳,获得30
2分钟前
3分钟前
3分钟前
科目三应助科研通管家采纳,获得10
3分钟前
郭楠楠发布了新的文献求助30
3分钟前
3分钟前
Xyyy完成签到,获得积分10
3分钟前
RED发布了新的文献求助10
4分钟前
满天星发布了新的文献求助10
4分钟前
4分钟前
郭楠楠发布了新的文献求助10
4分钟前
缨绒完成签到 ,获得积分10
5分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
5分钟前
BowieHuang应助科研通管家采纳,获得10
5分钟前
满天星完成签到 ,获得积分10
5分钟前
zqr发布了新的文献求助10
5分钟前
Hello应助Raunio采纳,获得10
6分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
6分钟前
abdo完成签到,获得积分10
6分钟前
kuoping完成签到,获得积分0
6分钟前
小蘑菇应助成太采纳,获得10
6分钟前
万能图书馆应助zxl采纳,获得10
6分钟前
6分钟前
6分钟前
6分钟前
郭楠楠发布了新的文献求助10
6分钟前
6分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Binary Alloy Phase Diagrams, 2nd Edition 8000
Building Quantum Computers 800
Translanguaging in Action in English-Medium Classrooms: A Resource Book for Teachers 700
Natural Product Extraction: Principles and Applications 500
Exosomes Pipeline Insight, 2025 500
Qualitative Data Analysis with NVivo By Jenine Beekhuyzen, Pat Bazeley · 2024 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5664448
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4861425
关于积分的说明 15107679
捐赠科研通 4823016
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2581850
邀请新用户注册赠送积分活动 1536017
关于科研通互助平台的介绍 1494385