我々は、犬のリンパ腫に対する化学療法剤の有効性の確率を評価するために、ex vivo化学感受性およびイミュノフェノタイピングアッセイと計算モデルを組み合わせた精密医療プラットフォームを報告した。5種類の一般的な化学療法剤（ドキソルビシン、ビンクリスチン、シクロホスファミド、ロムスチン、ラバックフォサジン）のうち少なくとも1種類を投与する予定の犬のリンパ腫患者261名を対象に、罹患したリンパ節の新鮮な細針吸引液から生きたがん細胞を分離し、治療後の臨床反応を収集した。免疫表現型とex vivo化学感受性試験にはフローサイトメトリー解析を用いた。各薬剤について、治療を受けた患者の70％を無作為に選択し、各患者のがん細胞の抗原発現プロファイルや治療感受性の読み取り値などの入力変数に基づいて、Veterinary Cooperative Oncology Group（VCOG）の臨床反応が陽性となる確率を予測するランダムフォレストモデルを学習させました。残りの30％の患者は、モデルの性能をテストするために使用されました。ほとんどのモデルは、テストセットのROC-AUCが0.65を超え、すべてのモデルのROC-AUCは0.95を超えた。反応予測スコアは、B細胞性疾患とT細胞性疾患、新規診断患者と再発患者において、陽性反応と陰性反応を有意に区別した（P < 0.001）。反応予測スコアが50％以上の患者群は、スコアが50％未満の患者群と比較して、完全奏効までの期間が統計的に有意に短縮された（log-rank P < .05）。本研究で開発された計算モデルは、ex vivoの細胞ベースの化学感受性アッセイの結果を、in vivoの治療効果の予測確率に変換することを可能にしました。この計算モデルは、治療効果の肯定的な予測を提供することで、個々の犬のリンパ腫患者の治療結果の改善に役立つと考えられます。
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