Câncer de pulmão AI-HOPE: construindo uma ferramenta preditiva para câncer de pulmão metastático

O objetivo do nosso projeto é construir um algoritmo de resposta preditiva para pacientes com câncer de pulmão metastático, explorando uma plataforma de inteligência artificial. Ele coletará informações de pacientes de todas as áreas (clínica, laboratorial, radiológica, patológica) e as analisará, compreendendo conexões e correlações, tanto na linha de base quanto em momentos pré-especificados. Isso levaria ao desenvolvimento de uma pontuação preditiva confiável e em constante evolução, capaz de reavaliar continuamente a importância de cada variável à medida que novos dados chegam.

Uma vez que a maior necessidade clínica é identificar os que não respondem à imunoterapia e à combinação de quimioimunoterapia (30% de todos os pacientes tratados), estas duas populações são definidas como as coortes iniciais (Coorte A, apenas imunoterapia, Coorte B, combinações de quimioimunoterapia) .

Para cada coorte, três perguntas principais devem ser respondidas:

Q1) os primeiros progressores (definidos como doenças progressistas ou morte dentro de três meses após o tratamento ou na primeira restauração radiológica) Q2) Toxicidade (com um foco especial em toxicidades graves g≥3) Q3) Sobreviventes de longa duração (definidos como pacientes que atingem uma sobrevida global de Pelo menos 1,5x de sobrevida global mediana em ensaios registrados)

A identificação precoce de pacientes não respondedores e de alto risco (ou, por outro lado, longas sobreviventes) ajudaria seu planejamento de assistência médica, fornecendo estratégias de acompanhamento individualizadas ou promovendo sua inclusão em tratamentos alternativos (por exemplo, ensaios clínicos).

Para todas as coortes, a primeira entrada de dados será retrospectiva e a segunda entrada de dados será prospectiva (como conjunto de validação).