没有注释的全幻灯片图像分析方法来评估结肠直肠癌中的免疫透

科学领域:

• 计算病理学计算病理学
• 免疫组织化学 免疫组织化学
• 大肠直肠癌的研究研究.

背景情况:

• 瘤透淋巴细胞 (TILs) 在抗瘤反应和患者的结果中至关重要.
• 准确量化TILs对于结直肠癌的预后评估至关重要.

研究的目的:

• 开发一个人工智能管道,用于在H&E图像中自动化TIL量化,而无核注释.
• 为预测结直肠癌患者的生存率创建瘤肌瘤免疫 (TSI) 评分.

主要方法:

• 创建了一个AI管道,使用IHC引导的标签来量化H&E图像中的TIL.
• 该研究包括结直肠癌患者的发展 (n=557) 和验证 (n=439) 队列.
• 计算TSI得分是基于瘤流层中的免疫透.

主要成果:

• 在连续的H&E和IHC染色段中观察到TIL之间存在强烈的相关性.
• 该标准的得分独立预测了预后,较高的得分表明更好的生存率 (HR 0.54,P=.001;HR 0.68,P=.031).
• 该 TSI 评分提高了模型的预测准确性 (C 指数为 0.700 与 0.679; 0.689 与 0.677).

结论:

• IHC图像为相应的H&E图像提供了有价值的TIL密度参考.
• 该 TSI 评分显示了预测结直肠癌总生存率的巨大潜力.