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摘要
最小残留病（MRD）已被美国食品药品监督管理局（FDA）肿瘤药物咨询委员会批准作为多发性骨髓瘤（MM）加速审批的终点指标，这一指标基于从随机试验中收集的个体患者数据。然而，最近的一些试验数据并未被纳入分析。本文提出了一种新的人工智能辅助框架，该框架能够自动识别和提取相关信息，提供最新的分析结果，证实了MRD-CR与MM患者生存期之间的中等程度关联以及强烈的个体患者层面关联。具体而言，本研究利用了这一人工智能辅助框架，通过两个独立的目标来识别相关研究并筛选关键信息以分析已发表的数据。首先，我们通过决定系数（R2）及其95%置信区间（CIs）来评估试验层面的关联，这些数据来自关于MRD和各种终点的治疗效果的研究。接下来，我们利用人工智能工具生成了包含协变量的合成患者数据（IPD），以估计个体层面的关联。该人工智能工具搜索了符合条件的随机临床试验，共分析了19项随机对照试验（RCT）中的20个两组比较结果。试验层面的分析显示，当合并不同疾病亚组时，R2值为0.71（95% CI 0.52 - 0.89）。此外，我们还应用人工智能技术生成了合成个体数据，结合了从Kaplan-Meier曲线和已发表文献中的亚组分析中提取的信息。利用这些合成数据，我们通过双变量copula模型估计了MRD-CR率与无进展生存期（PFS）结果之间的个体层面关联，并计算出全球比值比（Global OR）为7.28（95% CI 5.60–8.95）。
