Accesible e Intuitivo
Altamente Validado para Revelar Información Fenotípicas que la Genómica Pasa por Alto
Ataraxis Breast aplica un modelo fundacional multimodal, entrenado en pan-cáncer, sobre imágenes de portaobjetos completos (WSI) teñidos con H&E, integradas con variables clínicopatológicas.
La primera y única prueba que predice realmente el beneficio de la quimioterapia.
Ser verdaderamente predictivo significa ir más allá de simplemente comprender el riesgo de recurrencia.
Ataraxis™ Breast CTX va más allá de los pronósticos generales: utiliza una herramienta causal basada en IA que estima el efecto individual de la quimioterapia adyuvante en cada paciente. En lugar de usar el riesgo de recurrencia como sustituto del beneficio, modela dos escenarios —terapia endocrina sola frente a terapia endocrina + quimioterapia— y calcula el beneficio como la diferencia en el riesgo de recurrencia entre ambos.
Valor predictivo comprobado del beneficio de la quimioterapia en diversas cohortes de pacientes
En un estudio con cohortes de control de UChicago Medicine, el Instituto Oncológico Karmanos y el Hospital Albert Schweitzer, Ataraxis Breast CTX cumplió los criterios formales de biomarcador predictivo de respuesta a la quimioterapia (p de interacción < 0.05). Las pacientes con alto beneficio previsto mostraron una mejora marcada del intervalo libre de recurrencia con la quimioterapia (p < 0.01); las de bajo beneficio previsto no obtuvieron un beneficio estadísticamente significativo.
En un análisis multivariado, las puntuaciones CTX se asociaron con el intervalo libre de recurrencia (p<0.05) tras ajustar por covariables clínicas basales y por Oncotype DX, lo que muestra que detecta señales pronósticas y predictivas únicas.
Resultados de la validación clínica
10,000+
Pacientes solían desarrollar ataraxis CTX de mama
12
Cohortes diversas
29.8%
Reducción de la tasa de recurrencia a 5 años en pacientes que se prevé se beneficiarán de la quimioterapia.
Referencias:
- Park J., Howard F., Wysocki P., Przywara A., Zeng K., Cappadona J., Machura B., Szpor J., Bifulco C., Piening B., Witowski J., Esteva F., Geras KJ. La IA predice la respuesta a la terapia neoadyuvante en el cáncer de mama en diversas cohortes. SABCS 2025.
- Ballman K. Biomarcadores: ¿predictivos o pronósticos? JCO 2015.
