Algoritme met PET/CT voorspelt pCR na neoadjuvante chemo-immunotherapie

Onderzoek laat zien dat een algoritme gebaseerd op PET/CT-data een non-invasieve en effectieve methode is om de pathologische complete respons (pCR) te voorspellen na neoadjuvante chemo-immunotherapie voor NSCLC.  Veel onderzoek richt zich op het vinden van non-invasieve goede markers om de respons op systemische therapie bij longkanker te voorspellen. In studies en klinische situaties wordt fluorine-18 fluorodeoxyglucose PET (18F-FDG PET) gebruikt om de tumorrespons te meten, maar het was nog onbekend hoe en of 18F-FDG PET ingezet zou kunnen worden voor het non-invasief voorspellen van een pathologische complete respons. Retrospectieve analyse Onderzoekers maakten daarom bij 205 patiënten met NSCLC die neoadjuvante chemoimmunotherapie hadden gekregen een 18F-FDG PET/CT-scan na de systemische therapie. De groep werd verdeeld in een training- en een validatiecohort in een 7:3 verhouding. Relevante 18F-FDG PET/CT-kenmerken werden geëvalueerd als individuele voorspellers en opgenomen in vijf machine learning (ML) modellen. PET/CT voorspelt pCRIn totaal behaalden 91 patiënten (44,4%) een pathologisch complete respons (pCR). Het…