Модель прогнозирует ответ на лучевую терапию при глиомах низкой степени злокачественнос...
Модель прогнозирует ответ на лучевую терапию при глиомах низкой степени злокачественности до начала лечения Международная группа исследователей представила в журнале npj Digital Medicine модель машинного обучения GUARD, предназначенную для прогнозирования раннего ответа на лучевую терапию у пациентов с глиомой низкой степени злокачественности еще до начала лечения. Для интерпретации модели использовали метод SHAP, который показывает вклад каждого признака в индивидуальный прогноз. Среди наиболее значимых предикторов положительно с ответом были связаны более старший возраст и повышенные значения вейвлет-признака интенсивности на T1-взвешенных изображениях с контрастированием, а отрицательно – наличие остаточной опухоли и повышенные текстурные показатели T2-взвешенных изображений, отражающие крупные однородные зоны и автокорреляцию. Радиогеномный анализ связал предсказанный неблагоприятный ответ с обогащением путей, ассоциированных с гипоксией, метаболическим репрограммированием, репарацией ДНК и регуляцией клеточного цикла; у пациентов с высоким производным радиомическим баллом (RadScore) наблюдалась более длительная общая выживаемость в двух когортах.