MSAI-Path:从例行组织学幻灯片预测微卫星的不稳定性,而不用重新发明轮子
Elias Baumann1, Luca E M Schäfer2, Frédérique Meeuwsen3
1Institute of Tissue Medicine and Pathology, University of Bern, Bern, Switzerland; Graduate School for Cellular and Biomedical Sciences, University of Bern, Bern, Switzerland.
一种新的混合方法使用可解释的计算病理学准确预测结直肠癌中的微卫星不稳定性 (MSI). 这种方法与深度学习性能相匹配,同时为预后和治疗提供可解释的见解.
科学领域:
- 计算病理学计算病理学
- 发现生物标志物的发现.
- 大肠直肠癌的研究研究.
背景情况:
- 微卫星不稳定性 (MSI) 是结直肠癌的关键生物标志物,影响患者的治疗结果和治疗策略.
- 目前用于从全幻灯片图像 (WSI) 预测MSI的深度学习模型缺乏可解释性,阻碍了临床信任和验证.
- 病理学家在识别MSI评估的组织学特征方面的专业知识尚未完全集成到计算模型中.
研究的目的:
- 开发一种新的,可解释和可验证的混合方法,用于在结直肠癌中预测MSI.
- 将组织学特征的计算分析与病理学家专业知识相结合,以改善MSI预测.
- 创建一个值得信赖的替代黑子深度学习模型在计算病理学.
主要方法:
- 基于贝塞斯达指南,使用核和组织细分开发了一种混合方法来量化MSI相关的组织学特征 (例如,内皮质淋巴细胞,分化等级,粘膜成分,三级淋巴体结构).
- 这些计算衍生特征与临床数据集成,并使用后勤回归和随机森林模型进行分析,用于MSI状态预测.
- 该方法在来自多个队列和中心的2267名患者的3256名WSI上得到了验证.
主要成果:
- 混合方法实现了切除曲线下的面积 (AUC) 高达0.88的切除和0.90的活检,与黑子深度学习模型相比.
- 学习变量的重要性与手动评分系统和病理学家评估有很强的相关性,确保可解释性.
- 该方法显示出作为查工具的潜力,能够将41%的患者排除在黄金标准MSI测试之外,敏感度为95%.
结论:
- 基于临床和验证的组织学信息的分类器可以像黑盒模型一样有效地预测MSI状态,同时提供完整的解释性.
- 这种可解释的方法为计算病理学中的生物标志物预测提供了可靠的途径.
- 该方法有望简化MSI测试并提高结直肠癌的诊断效率.
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