アンドロゲン受容体の発現のAIベースの予測と前立腺癌におけるその予後的意義

前立腺癌（PCA）の生化学的再発（BCR）は、患者の手術後の生活の質に悪影響を及ぼし、従来の予測モデルは限られた精度を示しています。この研究では、Anslogen受容体（AR）の地域の特徴を全面的な画像（WSI）から組み込んだ深い学習を使用して、AIベースの予後モデルを開発しています。2つのセンターの545人の患者からのデータは、トレーニングと検証に使用されます。このモデルは、AR発現とBCR予測が高い領域を特定する際に高い精度で、強力なパフォーマンスを示しました。このAIモデルは、特に開発されていない地域で、より良い治療戦略を支援するリスクの高い患者を特定するのに役立つ可能性があります。

Biochemical recurrence (BCR) of prostate cancer (PCa) negatively impacts patients' post-surgery quality of life, and the traditional predictive models have shown limited accuracy. This study develops an AI-based prognostic model using deep learning that incorporates androgen receptor (AR) regional features from whole-slide images (WSIs). Data from 545 patients across two centres are used for training and validation. The model showed strong performances, with high accuracy in identifying regions with high AR expression and BCR prediction. This AI model may help identify high-risk patients, aiding in better treatment strategies, particularly in underdeveloped areas.