論文の概要: Institutional-Level Monitoring of Immune Checkpoint Inhibitor IrAEs Using a Novel Natural Language Processing Algorithmic Pipeline

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09708v1
• Date: Sat, 9 Mar 2024 19:18:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-25 07:56:27.284223
• Title: Institutional-Level Monitoring of Immune Checkpoint Inhibitor IrAEs Using a Novel Natural Language Processing Algorithmic Pipeline
• Title（参考訳）: 新しい自然言語処理アルゴリズムパイプラインを用いた免疫チェックポイントインヒビターIrAEの施設レベルモニタリング
• Authors: Michael Shapiro, Herut Dor, Anna Gurevich-Shapiro, Tal Etan, Ido Wolf,
• Abstract要約: 免疫チェックポイントインヒビター(ICI)はがん治療に革命をもたらしたが、免疫関連悪事象(IrAE)を引き起こす可能性がある 本研究はテルアビブ・ソウラスキー医療センターでICIを受けた患者の臨床ノートの分析を行った。 自然言語処理アルゴリズムを用いて、7つの共通または重篤なIrAEを体系的に同定した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Background: Immune checkpoint inhibitors (ICIs) have revolutionized cancer treatment but can result in severe immune-related adverse events (IrAEs). Monitoring IrAEs on a large scale is essential for personalized risk profiling and assisting in treatment decisions. Methods: In this study, we conducted an analysis of clinical notes from patients who received ICIs at the Tel Aviv Sourasky Medical Center. By employing a Natural Language Processing algorithmic pipeline, we systematically identified seven common or severe IrAEs. We examined the utilization of corticosteroids, treatment discontinuation rates following IrAEs, and constructed survival curves to visualize the occurrence of adverse events during treatment. Results: Our analysis encompassed 108,280 clinical notes associated with 1,635 patients who had undergone ICI therapy. The detected incidence of IrAEs was consistent with previous reports, exhibiting substantial variation across different ICIs. Treatment with corticosteroids varied depending on the specific IrAE, ranging from 17.3% for thyroiditis to 57.4% for myocarditis. Our algorithm demonstrated high accuracy in identifying IrAEs, as indicated by an area under the curve (AUC) of 0.89 for each suspected note and F1 scores of 0.87 or higher for five out of the seven IrAEs examined at the patient level. Conclusions: This study presents a novel, large-scale monitoring approach utilizing deep neural networks for IrAEs. Our method provides accurate results, enhancing understanding of detrimental consequences experienced by ICI-treated patients. Moreover, it holds potential for monitoring other medications, enabling comprehensive post-marketing surveillance to identify susceptible populations and establish personalized drug safety profiles.
• Abstract（参考訳）: 背景:免疫チェックポイントインヒビター(ICIs)はがん治療に革命をもたらしたが、深刻な免疫関連有害事象(IrAEs)を引き起こす可能性がある。 IrAEを大規模に監視することは、パーソナライズされたリスクプロファイリングと治療決定の支援に不可欠である。 方法:本研究はテルアビブ・ソウラスキー医療センターでICIを受けた患者の臨床ノートの分析を行った。 自然言語処理アルゴリズムを用いて、7つの共通または重篤なIrAEを体系的に同定した。 治療中の有害事象の発生を可視化するための生存曲線を構築し, コルチコステロイドの使用状況, 治療中止率について検討した。 結果: ICI療法を施行した1,635人の患者を対象に, 臨床検査を108,280名実施した。 検出されたIrAEsは、以前の報告と一致し、異なるICI間でかなりの変動を示した。 コルチコステロイドによる治療は、甲状腺炎では17.3%から心筋炎では57.4%まで、特定のIraEによって異なる。 調査対象7項目中5項目のF1スコアが0.87以上,AUCが0.89以下であった。 結論:本研究では,IrAEのためのディープニューラルネットワークを利用した,新しい大規模モニタリング手法を提案する。 ICI治療患者が経験した有害な結果の理解を深め, 正確な結果を提供する。 さらに、他の医薬品の監視の可能性も秘めており、総合的なマーケティング後監視により、感受性のある人口を特定し、パーソナライズされた医薬品の安全性プロファイルを確立することができる。

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