Clasificación de gliomas impulsada por la IA de la OMS en 2021 basada solo en diapositivas teñidas con H&E

Área de la Ciencia:

• Inteligencia artificial en la patología
• Patología digital
• Diagnóstico de la oncología

Sus antecedentes:

• La clasificación de la Organización Mundial de la Salud (OMS) 2021 para gliomas difusos en adultos integra la histología con el perfil molecular.
• El perfil molecular es a menudo costoso, requiere mucho tiempo y puede provocar retrasos en el diagnóstico o clasificaciones "no especificadas de otra manera" (NOS).
• Este estudio aborda la necesidad de un enfoque de diagnóstico más accesible mediante el desarrollo de un método de clasificación impulsado por la IA.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar y validar una tubería de inteligencia artificial (IA) para clasificar gliomas difusos en adultos utilizando únicamente imágenes de diapositivas completas de hematoxilina y eosina (H&E).
• Evitar la necesidad de perfiles moleculares en el diagnóstico de gliomas, acelerando así la toma de decisiones clínicas.

Principales métodos:

• Se reclasificó un conjunto de datos multiinstitucional (TCGA-GBM/TCGA-LGG, EBRAINS, IPD-Brain) de acuerdo con las directrices de la OMS para 2021.
• Se realizó un benchmarking cuantitativo en WSIs preprocesadas utilizando ocho modelos de base de patología (FMs), nueve métodos de agregación (AMs) y 15 combinaciones de niveles de aumento a través de la fusión tardía.
• La interpretabilidad del modelo se evaluó utilizando mapas de calor para identificar características morfológicas distintas.

Principales resultados:

• La combinación óptima de modelo de base, método de agregación y aumento múltiple logró altas puntuaciones de área bajo la curva (AUC): 97.95% (entrenamiento), 96.30% (EBRAINS) y 92.61% (IPD-Brain).
• Los modelos de fundación específicos de dominio superaron a los modelos generales basados en ImageNet.
• La fusión de múltiples ampliaciones mejoró significativamente el rendimiento.

Conclusiones:

• La clasificación de gliomas impulsada por IA directamente desde H&E WSIs puede reemplazar el perfil molecular, acelerando el diagnóstico y la planificación del tratamiento.
• Los hallazgos apoyan el desarrollo de modelos de base avanzados y específicos de dominio y técnicas de agregación a nivel de diapositiva adaptables para la patología digital.