활성감시 중 전립선암에서는 정기적 재생검이 표준으로 쓰이지만, 반복 생검의 66~90%는 병리학적 진행 없이 끝난다. UCLA 연구진은 연속 bp-MRI와 임상변수를 함께 이용해 병리학적 진행을 예측하는 TRACE-PCa를 제안했다. 이 연구는 arXiv v1로 공개됐다.
TRACE-PCa는 기준 시점과 현재 시점의 MRI를 함께 처리한다. 각 방문의 T2W와 ADC 볼륨을 사전학습된 3D MRI foundation model로 인코딩한 뒤, 시간적 주의 게이트가 두 방문의 차이를 바탕으로 현재 방문 특징을 재조정해 진행과 관련된 변화에 더 무게를 둔다. 여기에 나이, PSA kinetics, PSA density, baseline grade group, biopsy core involvement 같은 임상변수를 결합해 진행 확률을 추정한다.
| 항목 | TRACE-PCa 및 비교값 | 근거 |
|---|---|---|
| 데이터 규모 | 424명, 1,221 longitudinal scans, 82 positive progression cases | Table I; III.A Dataset |
| 주요 성능 | ROC-AUC 0.704(0.028), Accuracy 0.708(0.090), Specificity 0.716(0.141), F1 0.476(0.032), NPV 0.903(0.020), PPV 0.392(0.097) | Table II |
| 비교군 ROC-AUC | Clinical nomogram 0.579(0.072), Lesion-based 0.618(0.027), Gland-based 0.635(0.083) | Table II |
| TAG ablation | Without TAG: AUC 0.702, PPV 0.313, Specificity 0.541; Full model: AUC 0.704(0.028), PPV 0.392(0.097), Specificity 0.716(0.141) | Table IV |
자료: STORIUM 정리
검증 데이터는 favorable-risk 전립선암 환자 424명, 1,221회의 longitudinal scans였다. 병리학적 진행은 baseline에서 GG≤2였던 환자가 추적 방문에서 GG>2로 바뀌는 경우로 정의됐고, 양성 진행 사례는 82건이었다. 평가는 환자 단위 5-fold 교차검증으로 했으며, 정확도·특이도·F1·NPV·PPV·ROC-AUC를 5개 fold의 평균(표준편차)로 제시했다.
비교 대상은 clinical nomogram, lesion-based 모델, gland-based 모델과 현재 임상진료를 대표하는 radiologist 판정이었다. TRACE-PCa의 ROC-AUC는 0.704(0.028)로, clinical nomogram 0.579(0.072), lesion-based 0.618(0.027), gland-based 0.635(0.083)보다 높았다. 정확도는 0.708(0.090), 특이도는 0.716(0.141), F1은 0.476(0.032), NPV는 0.903(0.020), PPV는 0.392(0.097)이었다. radiologist 판정은 정확도 0.684(0.040), 특이도 0.693(0.040), F1 0.441(0.060), NPV 0.892(0.035), PPV 0.336(0.044)였다.
절제한 실험에서도 temporal attention gate의 역할이 확인됐다. TAG를 뺀 변형은 AUC 0.702, PPV 0.313, 특이도 0.541이었고, 전체 모델은 AUC 0.704(0.028), PPV 0.392(0.097), 특이도 0.716(0.141)이었다. AUC 차이는 크지 않았지만, 운영점에서 특이도와 PPV가 올라가 불필요한 생검을 줄이는 방향으로 작동했다.
이 코호트는 기존 longitudinal AS 연구보다 표본과 스캔 수가 크다. Table I에 따르면 Cleveland는 50명 중 28명 양성, Cambridge는 76명 중 28명 양성, Miami는 206명 중 38명 양성이었고, 모두 lesion segmentation을 필요로 했다. TRACE-PCa는 baseline MRI에서 병변이 보이지 않는 환자도 포함했고, lesion segmentation 없이 whole-prostate MRI를 직접 다뤘다.
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