基于 AI 的多发性硬化 MRD 评估与预测模型的实现
定量方法
2024-03-05 v1
摘要
随着血液干细胞移植和新药的应用，多发性硬化的无进展生存率和总生存率均得到了显著提高，但仍被视为无法完全治愈的疾病。许多患者在完全缓解后仍会复发，这源于患者体内残留微量病灶 MRD 的存在。研究表明，阳性 MRD 是影响生存率的独立不良预后因子，因此 MRD 检测是判断患者预后并指导临床治疗的重要指标。目前已用于多发性硬化 MRD 检测的技术包括多参数流式细胞术 (MFC)、聚合物酶链反应 (PCR)、正电子断层扫描 (PET) 和计算机断层扫描 (CT)。然而，仍不存在有效的疗法。IFM2013-04 四项临床研究首次确认了蛋白酶抑制剂 (PIs) 和免疫调节药物 (IMiDs) 的协同作用及其在多发性硬化治疗中的重要性。大型 III 期临床研究 SWOG SO777 比较了 bortezomib 联合 lenalidomide 和 dexamethasone 的疗效，确立了 VRD 和 D 作为多发性硬化一线治疗的地位。由于 CD38 单克隆抗体在大型临床研究中的良好疗效，VRD 联合疗法已被推荐作为多发性硬化的一线治疗方案。然而，探讨人工智能骨髓细胞识别系统 Morphogo 在检测多发性硬化 MRD 中的临床价值与问题。
关键词
引用
@article{arxiv.2403.00842,
title = {Implementation of an AI-based MRD evaluation and prediction model for multiple myeloma},
author = {Jianfeng Chen and Jize Xiong and Yixu Wang and Qi Xin and Hong Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.00842},
year = {2024}
}
备注
7 pages, 6 figures