大腸がんの予測のためのディープラーニング:発見と検証研究
Ole-Johan Skrede1, Sepp De Raedt1, Andreas Kleppe1
1Institute for Cancer Genetics and Informatics, Oslo University Hospital, Oslo, Norway; Department of Informatics, University of Oslo, Oslo, Norway.
Lancet (London, England)
|February 3, 2020
まとめ
新しいディープラーニングのバイオマーカーは 結腸直腸がん患者の結果を 正確に予測します このツールは標準的な組織スライドを分析して患者を層分けし,生存率を向上させるための個別化された補助療法の決定に役立ちます.
科学分野:
- 腫瘍学
- デジタル病理学
- 人工知能
背景:
- 予後マーカーの改善は,早期結腸直腸がん (CRC) 患者の層分化に不可欠です.
- 最適な補助療法の選択には,現在の方法の改良が必要である.
- ディープラーニングは ヒト病理学的データを分析するための 新しいアプローチを提供します
研究 の 目的:
- 結腸直腸癌の切除後の患者のアウトカムを予測するバイオマーカーの開発
- 従来のヘマトキシリンとエオシン (H&E) 染色された組織部でディープラーニングを活用する.
- 補助的な治療戦略の患者選択を精査する.
主な方法:
- 4人の患者から 1200万枚以上の画像を集めて 10つの神経回路を訓練しました
- 不明な結果を持つ患者を用いて統合された予後バイオマーカーを開発しました.
- 詳細なアウトカムデータで独立したコホート (920人と1122人の患者) でバイオマーカーを検証した.
主要な成果:
- このバイオマーカーは,有効化コホートにおける悪いと良い予後 (HR 3. 84, p< 0. 0001) の有意な危険比を示した.
- 既定の予後マーカー (pNステージ,pTステージ,侵入) を調整した結果でも,パフォーマンスは引き続き有意であった.
- バイオマーカーは既存の分子および形態学的予後マーカーを上回った.
結論:
- H&Eで染み付いた腫瘍部分のディープラーニングを用いて臨床的に有用な予後マーカーが開発されました.
- このバイオマーカーは,II期およびIII期の大腸がん患者を,予後的に異なるグループに分類します.
- このツールは補助治療の選択を導き,不必要な治療を回避し,集中的な治療から恩恵を受ける患者を特定することができます.
