Purpose This guideline presents evidence-based recommendations for stereotactic body radiation therapy (SBRT) in challenging clinical scenarios in early-stage non-small cell lung cancer (NSCLC). Methods and materials The American Society for Radiation Oncology convened a task force to perform a systematic literature review on 4 key questions addressing: (1) application of SBRT to operable patients; (2) appropriate use of SBRT in tumors that are centrally located, large, multifocal, or unbiopsied; (3) individual tailoring of SBRT in “high-risk” clinical scenarios; and (4) SBRT as salvage therapy after recurrence. Guideline recommendations were created using a predefined consensus-building methodology supported by American Society for Radiation Oncology–approved tools for grading evidence quality and recommendation strength. Results Although few randomized trials have been completed for SBRT, strong consensus recommendations based on extensive, consistent publications were generated for several questions, including recommendations for fractionation for central tumors and surgery versus SBRT in standard-risk medically operable patients with early-stage NSCLC. Lower quality evidence led to conditional recommendations on use of SBRT for tumors >5 cm, patients with prior pneumonectomy, T3 tumors with chest wall invasion, synchronous multiple primary lung cancer, and as a salvage therapy after prior radiation therapy. These areas of moderate- and low-quality evidence highlight the importance of clinical trial enrollment as well as the role of prospective data registries. Conclusions SBRT has an important role to play in treating early-stage NSCLC, particularly for medically inoperable patients with limited other treatment options. Shared decision-making with patients should be performed in all cases to ensure the patient understands the risks related to SBRT, the side effects, and the alternative treatments available.

The objective of the current study was to evaluate the actuarial risk of local failure (LF) after surgery for stage I to II nonsmall cell lung cancer (NSCLC) and assess surgical and pathologic factors affecting this risk.The records, including pertinent radiologic studies, of all patients who underwent surgery for T1 to T2, N0 to N1 NSCLC at Duke University between 1995 and 2005 were reviewed. Risks of disease recurrence were estimated using the Kaplan-Meier method. A multivariate Cox regression analysis assessed factors associated with LF in the entire cohort and a subgroup undergoing optimal surgery for stage IB to II disease.For all 975 consecutive patients, the 5-year actuarial risk of local and/or distant disease recurrence was 36%. First sites of failure were local only (25%), local and distant (29%), and distant only (46%). The 5-year actuarial risk of LF was 23%. On multivariate analysis, squamous/large cell histology (hazards ratio [HR], 1.98), stage > IA (HR, 2.02), and sublobar resections (HR, 1.99) were found to be independently associated with a higher risk of LF. For the subset of patients (n = 445) undergoing at least a lobectomy with negative surgical margins and currently considered for adjuvant chemotherapy (stage IB-II disease), the 5-year actuarial risk of LF was 27%. Within this subgroup, squamous/large cell histology (HR, 2.5) and lymphovascular space invasion (HR, 1.74) were associated with a higher risk of LF. The 5-year rate of LF was 13%, 32%, and 47%, respectively, with 0, 1, or 2 risk factors.Greater than half of disease recurrences after surgery for early stage NSCLC involved local sites. Pathologic factors may help to distinguish those patients at highest risk.

BACKGROUND: Artificial intelligence, particularly deep learning (DL), has immense potential to improve the interpretation of transthoracic echocardiography (TTE). Mitral regurgitation (MR) is the most common valvular heart disease and presents unique challenges for DL, including the integration of multiple video-level assessments into a final study-level classification. METHODS: A novel DL system was developed to intake complete TTEs, identify color MR Doppler videos, and determine MR severity on a 4-step ordinal scale (none/trace, mild, moderate, and severe) using the reading cardiologist as a reference standard. This DL system was tested in internal and external test sets with performance assessed by agreement with the reading cardiologist, weighted κ, and area under the receiver-operating characteristic curve for binary classification of both moderate or greater and severe MR. In addition to the primary 4-step model, a 6-step MR assessment model was studied with the addition of the intermediate MR classes of mild-moderate and moderate-severe with performance assessed by both exact agreement and ±1 step agreement with the clinical MR interpretation. RESULTS: A total of 61 689 TTEs were split into train (n=43 811), validation (n=8891), and internal test (n=8987) sets with an additional external test set of 8208 TTEs. The model had high performance in MR classification in internal (exact accuracy, 82%; κ=0.84; area under the receiver-operating characteristic curve, 0.98 for moderate/severe MR) and external test sets (exact accuracy, 79%; κ=0.80; area under the receiver-operating characteristic curve, 0.98 for moderate or greater MR). Most (63% internal and 66% external) misclassification disagreements were between none/trace and mild MR. MR classification accuracy was slightly higher using multiple TTE views (accuracy, 82%) than with only apical 4-chamber views (accuracy, 80%). In subset analyses, the model was accurate in the classification of both primary and secondary MR with slightly lower performance in cases of eccentric MR. In the analysis of the 6-step classification system, the exact accuracy was 80% and 76% with a ±1 step agreement of 99% and 98% in the internal and external test set, respectively. CONCLUSIONS: This end-to-end DL system can intake entire echocardiogram studies to accurately classify MR severity and may be useful in helping clinicians refine MR assessments.

Abstract Outcomes for patients with brain metastases (BM) from targetable epidermal growth factor receptor (EGFR) mutated non-small cell lung cancer (NSCLC) have been improved with tyrosine kinase inhibitors (TKIs). However, outcomes following stereotactic radiosurgery (SRS) for NSCLC BM patients with other pathogenic EGFR mutations and variants remain uncertain. We sought to characterize outcomes for NSCLC BM patients with pathogenic variants (PV) or variants of uncertain significance (VUS) in EGFR following SRS. We retrospectively identified 600 NSCLC BM patients who underwent an initial course of SRS during 2015- 2020. Demographic, clinical, genomic, and treatment characteristics were recorded. Intracranial progression-free survival (ICP-FS) and overall survival (OS) were estimated via the Kaplan Meier method. Median follow up was 9.6 months. 155 (25.8%) patients had actionable mutations, including in EGFR (112). Of those with EGFR mutations, next-generation sequencing (NGS) data was available for 65 patients. In patients with targetable EGFR mutations, 39 received pre-SRS and 69 received post-SRS treatment with a TKI, typically with a 1st/2nd generation TKI. Most patients (n=12/13) with EGFR VUS received (chemo)immunotherapy. OS was significantly better for patients with any EGFR mutation/variant compared to patients without a detected variant (median 21.1 mos vs 8.1 mos, p<0.0001), however, there was no difference in ICP-FS. Patients with EGFR VUS had improved OS and ICP-FS compared to EGFR PVs (median 56.3 mos vs 19 mos, p=0.022) and (median 53.1 mos vs 7.7 mos, p=0.041), respectively. While patients with EGFR mutation/variants demonstrated improvement in OS, ICP-FS was likely limited by use of early generation TKIs with SRS. Notably, there was compelling improvement in OS and ICP-FS associated with EGFR VUS, which is hypothesis generating and requires a larger cohort for further examination.