从基因病理学图像预测癌症治疗反应,通过假定的转录学
Danh-Tai Hoang1, Gal Dinstag2, Leandro C Hermida3,4
1Biological Data Science Institute, College of Science, Australian National University, Canberra, ACT, Australia.
Research square
|October 4, 2023
概括
ENLIGHT-DeepPT使用人工智能从标准的H&E染色幻灯片预测患者对癌症治疗的反应. 这种新的方法通过识别有效的治疗方法而提高精确瘤学,而不需要先前的治疗数据.
科学领域:
- 计算生物学是一种计算生物学.
- 数字病理学数字病理学
- 精确瘤学是一门精确的专业.
背景情况:
- 在癌症诊断中,用血素和素 (H&E) 染色的幻灯片至关重要.
- 从H&E幻灯片预测治疗反应对于精确瘤学至关重要.
- 现有的方法通常需要治疗数据或直接的图像对响应预测.
结论:
- ENLIGHT-DeepPT提供了一种新的间接方法,用于从H&E幻灯片中预测治疗反应.
- 它的性能与同一个队列中训练的监督方法相美.
- 这种人工智能工具具有快速临床治疗建议和推进全球精确瘤学的潜力.


