基于数字病理学的瘤微环境组织先进分析的应用,以预测预后和治疗反应

科学领域:

• 数字病理学数字病理学
• 计算病理学计算病理学
• 医学中的人工智能

背景情况:

• 瘤微环境 (TME) 显著影响瘤表型.
• 先进的分析,特别是人工智能 (AI),正在彻底改变临床环境中数字组织学图像的使用.
• 高多重的免疫光平台增强了TME内生物复杂性的捕获.

研究的目的:

• 探索AI在分析组织学图像和TME中的作用和潜力.
• 讨论各种深度学习算法的识别TME模式的能力.
• 强调需要对临床病理学中的AI模型进行前性验证和解释性.

主要方法:

• 应用先进的分析,包括人工智能和深度学习算法,以数字组织学图像 (例如,H&E,免疫光).
• 利用各种AI模型,如卷积神经网络,基于注意力的模型,图形神经网络和多式模式模型.
• 评估人工智能模型用于识别和量化图像特征及其与临床结果的关联.

主要成果:

• 人工智能,特别是深度学习,可以在最小的人类投入的情况下阐明复杂的TME模式,从而实现临床相关的预测.
• 人工智能模型展示了发现新型TME特征并将其与结果关联的潜力.
• 目前的AI模型评估在很大程度上是追溯的,需要对未来的临床试验进行验证.

结论:

• 人工智能对推进数字病理学和通过对组织学图像和TME进行增强分析来改善临床护理具有重大前景.
• 未来的验证,以及"附加效益",可解释性和可解释性的措施,对于将AI纳入标准临床实践至关重要.
• 扩展数据集,计算能力和整合临床前见解将推动未来的AI应用在病理学方面的进步.