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.
Prueba integral de riesgo de recurrencia del cáncer de mama
- Validado de forma independiente en 3,502 pacientes externos.
- Pronóstico en diversos subtipos de cáncer de mama, incluyendo TNBC y HER2+.
- Resultados en 3 días hábiles a partir de una sola muestra teñida con hematoxilina-eosina.
Prueba integral de riesgo de recurrencia del cáncer de mama
Ataraxis Breast RISK es la primera prueba con IA validada clínicamente para el cáncer de mama invasivo en estadios I–III. Utiliza inteligencia artificial multimodal para analizar preparaciones histológicas teñidas con hematoxilina-eosina e información clínica, con el fin de predecir los desenlaces de las pacientes y personalizar las decisiones de tratamiento en todos los subtipos de cáncer de mama.
Estudio de validación de referencia
Incluyó 8,161 pacientes con cáncer de mama invasivo en estadios I–III, de 15 cohortes de siete países de Norteamérica, Europa y Asia. Se usaron cinco cohortes independientes (3,502 pacientes) para la validación externa.
Rendimiento
El índice predijo la recurrencia en una cohorte independiente de 3,502 pacientes (HR 3.63 [3.02–4.37]; p<0.01), distinguiendo entre bajo y alto riesgo. Clasifica a las pacientes en grupos de bajo y alto riesgo, con resultados claros y prácticos.
Metodología de prueba
Interpretación de la prueba
*Ataraxis Breast RISK está diseñado para ayudar en la selección del tratamiento mediante una estratificación precisa. Se ha demostrado que las puntuaciones de Ataraxis Breast RISK son pronósticas y están asociadas con la recurrencia del cáncer y la supervivencia, pero la prueba no ofrece recomendaciones de tratamiento específicas.
Referencias:
- Witowski, J., Zeng, K. G., Cappadona, J., Elayoubi, J., Choucair, K., Chiru, E. D., … & Geras, K. J. (2024). Multi-modal AI for comprehensive breast cancer prognostication. arXiv preprint arXiv:2410.21256.
