Точная оценка риска рецидива у пациентов с неметастатическим колоректальным раком (КРР) в отдаленном периоде имеет решающее значение для оказания надлежащего лечения. Предполагается, что разработка современного подхода на основе результатов гистологических исследований позволит получить более полную информацию для стратификации риска.

Мы разработали и протестировали модель глубокого обучения для прогнозирования 5-летней безрецидивной выживаемости (БВ) с целью стратификации пациентов с различными рисками на основе гистологических образцов, полученных в трех больницах у 614 пациентов с неметастатическим КРР.  С целью разделения пациентов на группу высокого и низкого риска нами была создана прогностическая модель глубокого обучения (DL-RRS). Для оценки эффективности моделей были рассчитаны площади под кривой (AUC).

Предложенная нами модель достигла AUC 0,833 (95% CI: 0,736-0,905) и 0,715 (95% CI: 0,647-0,776) для контрольной и проверочной групп, соответственно. Показатель БВ в течение 5 лет составил 45,7% для пациентов с высоким уровнем DL-RRS и 82,5% для пациентов с низким уровнем DL-RRS, соответственно, в проверочной когорте (HR: 3,89, 95% CI: 2,51-6,03, P < 0,001). Адъювантная химиотерапия была ассоциирована с улучшением БВ у пациентов II стадии с высоким DL-RRS (HR: 0,15, 95% CI: 0,06-0,38, P < 0,001).

DL-RRS обладает высокой прогностической значимостью в отношении 5-летнего риска рецидива у пациентов с КРР, что позволяет подбирать более эффективную тактику лечения.

Источник: Xiao H, Weng Z, Sun K, et al. Predicting 5-year recurrence risk in colorectal cancer: development and validation of a histology-based deep learning approach. Br J Cancer. 2024;130(6):951-960. doi:10.1038/s41416-024-02573-2