論文の概要: ImmunoDiff: A Diffusion Model for Immunotherapy Response Prediction in Lung Cancer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.23675v1
• Date: Thu, 29 May 2025 17:19:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-30 18:14:08.028135
• Title: ImmunoDiff: A Diffusion Model for Immunotherapy Response Prediction in Lung Cancer
• Title（参考訳）: 肺癌における免疫反応予測のための拡散モデル
• Authors: Moinak Bhattacharya, Judy Huang, Amna F. Sher, Gagandeep Singh, Chao Chen, Prateek Prasanna,
• Abstract要約: 非Small cell Lung Cancer (NSCLC) における免疫療法反応の正確な予測は, いまだに重要ではない。 既存の放射能と深層学習に基づく予測モデルは、主にカテゴリー的反応の結果を予測するための前処理画像に依存している。 本研究では,治療後CTスキャンをベースライン画像から合成し,臨床的に関係のある制約を取り入れた解剖学的拡散モデルであるImmuDiffを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.797150801746957
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurately predicting immunotherapy response in Non-Small Cell Lung Cancer (NSCLC) remains a critical unmet need. Existing radiomics and deep learning-based predictive models rely primarily on pre-treatment imaging to predict categorical response outcomes, limiting their ability to capture the complex morphological and textural transformations induced by immunotherapy. This study introduces ImmunoDiff, an anatomy-aware diffusion model designed to synthesize post-treatment CT scans from baseline imaging while incorporating clinically relevant constraints. The proposed framework integrates anatomical priors, specifically lobar and vascular structures, to enhance fidelity in CT synthesis. Additionally, we introduce a novel cbi-Adapter, a conditioning module that ensures pairwise-consistent multimodal integration of imaging and clinical data embeddings, to refine the generative process. Additionally, a clinical variable conditioning mechanism is introduced, leveraging demographic data, blood-based biomarkers, and PD-L1 expression to refine the generative process. Evaluations on an in-house NSCLC cohort treated with immune checkpoint inhibitors demonstrate a 21.24% improvement in balanced accuracy for response prediction and a 0.03 increase in c-index for survival prediction. Code will be released soon.
• Abstract（参考訳）: 非Small cell Lung Cancer (NSCLC) における免疫療法反応の正確な予測は, いまだに重要でない。 既存の放射線学および深層学習に基づく予測モデルは、主に、免疫療法によって引き起こされる複雑な形態的およびテクスチュラルな変換を捉える能力を制限し、カテゴリー的反応の結果を予測するための前処理イメージングに依存している。 本研究では,治療後CTスキャンをベースライン画像から合成し,臨床的に関係のある制約を取り入れた解剖学的拡散モデルであるImmuDiffを紹介する。 提案フレームワークは, 解剖学的前駆体, 特に小葉, 血管構造を統合し, CT合成の忠実性を高める。 さらに,画像と臨床データの埋め込みを両立させる条件付きモジュールであるcbi-Adapterを導入し,生成過程を改良した。 さらに、人口統計データ、血液ベースのバイオマーカー、PD-L1の発現を活用して、生成過程を洗練させる臨床変数条件付け機構も導入されている。 免疫チェックポイント阻害剤を併用した社内NSCLCコホートの評価では、応答予測のバランス精度が21.24%向上し、生存予測のc-インデックスが0.03増加した。 コードはまもなくリリースされる。

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