초록 4170: 비소세포폐암(NSCLC)에서 면역관문억제제(ICI) 치료 반응 예측을 위한 H&E 및 CT 영상을 활용한 인공지능(AI) 기반 다중 모달 접근법

초록 배경: 이전 연구에서는 AI 기반의 공간적 종양 침투 림프구 분석이 H&E 염색에서 활용되었다. 0.0001). 이는 PD-L1 발현과 상관관계가 있으며, 종양 비율 점수(TPS) ≥ 50% 하위 그룹에서 앙상블 점수가 더 높았다(중앙값 0.312 대 0.257, P = 0.0295). 흥미롭게도 TPS ≥ 50% 하위 그룹 내에서 높은 앙상블 점수는 ICI의 무진행생존기간(PFS)이 유의하게 향상됨을 보였다(중앙값 PFS 6.7개월 대 2.9개월, 위험비 0.46, P = 0.0002). 조직 채취 부위(원발 종양 대 림프절 또는 원격 전이)별 하위 그룹 분석에서, 원발 종양에서 채취된 하위 그룹(N=111)의 AI-HE-TIL과 AI-CT의 AUROC 값은 각각 0.6568과 0.6658이었고, 전이 부위에서 채취된 하위 그룹(N=97)에서는 각각 0.6162와 0.6973으로, AI-CT가 조직 채취 부위에 상대적으로 덜 영향을 받음을 시사한다. 결론: H&E와 CT 영상을 활용한 AI 기반 다중 모달 접근법은 효과적이다. Part 1 (정규 초록); 2024년 4월 5-10일; 캘리포니아 샌디에이고. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2024;84 (6Suppl): 초록 번호 4170.