PreciseDx Breast の意思決定影響調査 (PDxBRUTILITY)

女性乳がん（BC）は肺がんを上回り、世界中で最も多く診断されるがんとなっており、これはがん診断全体の24.5％、がんによる死亡全体の15.5％を占めています。 米国では、2022 年に 290,560 人の米国人が乳がんと診断され、43,780 人が病気で死亡すると推定されています。 これらの統計を踏まえ、2022 年の全米包括的がんネットワーク (NCCN)、米国臨床腫瘍学会 (ASCO)、および米国病理学者協会 (CAP) の臨床診療ガイドラインでは、がんの程度を確定するための診断時の病理評価の極めて重要性を引き続き強調しています。組織学的悪性度や病期など、再発の生物学的可能性を反映する病気と特徴。

Precise Dx Breast Assay (PDxBR™) は、早期 IBC と診断された患者の乳がん再発を予測するために、NYSDOH によって臨床的に承認された in vitro 予後検査です。 この検査では、患者から採取した代表的な H&E 染色された切除標本のデジタル スキャンを利用します。 応用人工知能 (AI) の結果ベースの画像解析の進歩を利用して、浸潤がんの選択された特徴が取得され、臨床変数と組み合わせられて、6 年以内に乳がんが再発する可能性を予測するリスク スコアが生成されます。 計算手法の出現により、研究者は、全スライド画像 (WSI) の AI 尋問を使用して、IBC の組織病理学の特徴付けと精度を向上できるかどうかを調査しました。 このアプローチは、組織切片内の定量的で目立たない形態特徴の生成 (形態特徴アレイ、MFA) と、初期段階の疾患の再発リスクを予測する AI モデルを作成するための機械学習の使用に基づいていました。 研究者らは、MFA 対応 AI モデルを使用して、標準的な乳房の組織学的グレードを低リスク群と高リスク群に再分類するだけでなく、臨床的特徴の使用と比較して IBC のリスク層別化を改善する検査を開発しました。