FDA核准用於評估攝護腺癌預後風險之AI軟體醫材

前列腺癌雖然進展不快並且可能可以治癒,但治療的過度或不足經常會造成失能。NCCN指引 (National Comprehensive Cancer Network)將患者分為不同風險組別的方法(基於肛診、前列腺特異抗原PSA level以及病理醫師對於腫瘤切片的分級)是最常見的方法之一,但是其效能有待改善,主要是因為其使用的參數有一定的主觀或非特異性。另一方面,基於組織的biomarkers組合展現出良好性能,但是花費高、實驗室需求以及處理時間使其不易推廣。Artera inc.的新創醫材ArteraAI Prostate為一AI醫材,基於病理切片的H&E染色影像以及患者的臨床參數,預測未來10年發生遠端轉移或由於前列腺癌死亡的風險。

在其臨床試驗中,使用了來自5個NRG Oncology phase III隨機試驗的資料:在7764名可用的受試者資訊中,一共有5654名受試者有高品質數位組織病理影像,包含16204個病理組織切片。其中80%用於訓練,20%用於驗證。在訓練階段,針對每一項二元試驗結果參數(5年或10年的遠端轉移、生化失敗、10年攝護腺癌致死以及10年整體存活率)都分別訓練一個模型。所有模型都採用相同的多模態(multimodal)架構(亦即可以處理影像與文字兩種資料): 模型先以自我監督學習(self-supervized learning)來訓練將組織病理影像嵌入為128維的特徵向量,這個階段稱為預訓練(pre-training)。然後再訓練基於患者的特徵向量以及臨床參數,輸出試驗結果參數。

在驗證階段,模型對於驗證資料集進行檢測,並與NCCN風險分組方法做對比。每一項試二元試驗結果參數的性能以其ROC分析的AUC表示。結果顯示ArteraAI Prostate在每一項指標均顯著更優於NCCN方法: 5年遠端轉移 = 0.837 vs. 0.735 (p<0.001); 10年遠端轉移 = 0.781 vs. 0.701 (p<0.001); 5年生化失敗 = 0.670 vs. 0.585 (p<0.001); 10年生化失敗 = 0.657 vs. 0.602 (p=0.004); 10年攝護腺癌致死 = 0.765 vs. 0.677 (p<0.001); 10年整體存活 = 0.652 vs. 0.585 (p<0.001)。由於資料集包含了接受治療前與後的影像,試驗中進一步挑出只有治療前影像的患者子集(n=931)進行分析,得到了類似的結果(顯著更優於NCCN方法): 5年遠端轉移 = 0.83 vs. 0.72 (p<0.001); 10年遠端轉移 = 0.78 vs. 0.69 (p<0.001); 5年生化失敗 = 0.69 vs. 0.61 (p<0.001); 10年生化失敗 = 0.68 vs. 0.62 (p=0.004); 10年攝護腺癌致死 = 0.777 vs. 0.67 (p<0.001); 10年整體存活 = 0.65 vs. 0.57 (p<0.001)。

基於上述試驗結果,NCCN攝護腺癌指引已經自Version 1.2025起,將ArteraAI Prostate納入為建議的風險評估工具之一。ArteraAI Prostate於2025/07/31通過De Novo途徑獲得上市許可。並成立新的分類分級”864.3755 分析數位影像以用於癌症預後之軟體算法”,以及Product Code SFH,其鑑別為”分析組織病理之全玻片影像(WSI)之軟體,影像內容為經包埋(FFPE)與H&E染色之攝護腺檢體。器材提供預後之風險估計,和其他臨床病理參數一起協助醫師基於風險進行決策。器材不能用於診斷。“器材的預期用途包含以下部份:

  • 預期用於分析組織病理之全玻片影像(WSI),影像內容為未經治療的攝護腺癌患者經穿刺採撿、包埋、H&E染色之檢體。
  • 提供無轉移攝護腺癌患者在10年內發生遠端轉移或由於攝護腺致死之風險,用於和其他臨床病理參數一起協助醫師制定基於預後風險之決策。
  • 適用對象為55歲以上、無臨床/病理發現轉移,且適合接受治癒性選項(手術,有無合併系統性療法之放療、積極監控)之男性。
  • 預期使用的全玻片影像,須來自FDA已核准可用於本器材之掃描儀,或已依據PCCP完成評估之510k上市掃描儀。

 

參考文獻:

  1. Artera Inc., “ArteraAI Prostate” (Device Classification Under Section 513(f)(2)(De Novo) DEN240068, FDA, 2025). https://www.accessdata.fda.gov/scripts/cdrh/cfdocs/cfpmn/denovo.cfm?id=DEN240068
  2. Esteva, J. Feng, D. van der Wal, S.-C. Huang, J. P. Simko, S. DeVries, E. Chen, E. M. Schaeffer, T. M. Morgan, Y. Sun, A. Ghorbani, N. Naik, D. Nathawani, R. Socher, J. M. Michalski, M. Roach, T. M. Pisansky, J. M. Monson, F. Naz, J. Wallace, M. J. Ferguson, J.-P. Bahary, J. Zou, M. Lungren, S. Yeung, A. E. Ross, H. M. Sandler, P. T. Tran, D. E. Spratt, S. Pugh, F. Y. Feng, O. Mohamad, Author Correction: Prostate cancer therapy personalization via multi-modal deep learning on randomized phase III clinical trials. NPJ Digital Medicine. 6, 27 (2023).
  3. Esteva, J. Feng, D. van der Wal, S.-C. Huang, J. P. Simko, S. DeVries, E. Chen, E. M. Schaeffer, T. M. Morgan, Y. Sun, A. Ghorbani, N. Naik, D. Nathawani, R. Socher, J. M. Michalski, M. Roach, T. M. Pisansky, J. M. Monson, F. Naz, J. Wallace, M. J. Ferguson, J.-P. Bahary, J. Zou, M. Lungren, S. Yeung, A. E. Ross, H. M. Sandler, P. T. Tran, D. E. Spratt, S. Pugh, F. Y. Feng, O. Mohamad, Prostate cancer therapy personalization via multi-modal deep learning on randomized phase III clinical trials. NPJ Digital Medicine. 5, 71 (2022).
  4. FDA, “Pathology software algorithm device analyzing digital images for cancer prognosis” (ProductClassification SFH). https://www.accessdata.fda.gov/scripts/cdrh/cfdocs/cfpcd/classification.cfm?id=5462
  5. NCCN Guidelines: Prostate Cancer. NCCN. https://www.nccn.org/guidelines/guidelines-detail?category=1&id=1459
  6. E. Spratt, V. Y. Liu, R. Yamashita, E. Chen, S. DeVries, A. Ross, A. Jia, T. M. Morgan, S. A. Rosenthal, H. M. Sandler, O. Mohamad, A. Esteva, J. M. Monson, S. J. Chmura, J. H. Carson, A. C. Hartford, A. J. Chang, S. L. Pugh, P. T. Tran, F. Y. Feng, Patient-level data meta-analysis of a multi-modal artificial intelligence (MMAI) prognostic biomarker in high-risk prostate cancer: Results from six NRG/RTOG phase III randomized trials. Journal of Clinical Oncology (2023), doi:10.1200/JCO.2023.41.6_suppl.299.