論文の概要: Explainable Artificial Intelligence Reveals Novel Insight into Tumor
Microenvironment Conditions Linked with Better Prognosis in Patients with
Breast Cancer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.12021v1
- Date: Sat, 24 Apr 2021 20:50:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-27 14:52:50.653919
- Title: Explainable Artificial Intelligence Reveals Novel Insight into Tumor
Microenvironment Conditions Linked with Better Prognosis in Patients with
Breast Cancer
- Title(参考訳): 説明可能な人工知能が乳癌患者の予後改善と腫瘍微小環境条件の新たな知見を公表
- Authors: Debaditya Chakraborty, Cristina Ivan, Paola Amero, Maliha Khan,
Cristian Rodriguez-Aguayo, Hakan Ba\c{s}a\u{g}ao\u{g}lu, and Gabriel
Lopez-Berestein
- Abstract要約: 腫瘍微小環境(TME)の特徴と3重陰性乳癌(TNBC)および非NBC(NTNBC)患者における5年間の生存率との関係を,Explainable Artificial Intelligence (XAI)モデルを用いて検討した。
そこで本研究では,UCSC Xenaデータセットから1015名の乳癌患者から得られた正常化RNAシークエンシングデータを用いて,EPIC法と統合的デコンボリューションを行い,RNAシークエンシングデータから7種類の免疫および間質細胞の比率を推定した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: We investigated the data-driven relationship between features in the tumor
microenvironment (TME) and the overall and 5-year survival in triple-negative
breast cancer (TNBC) and non-TNBC (NTNBC) patients by using Explainable
Artificial Intelligence (XAI) models. We used clinical information from
patients with invasive breast carcinoma from The Cancer Genome Atlas and from
two studies from the cbioPortal, the PanCanAtlas project and the GDAC Firehose
study. In this study, we used a normalized RNA sequencing data-driven cohort
from 1,015 breast cancer patients, alive or deceased, from the UCSC Xena data
set and performed integrated deconvolution with the EPIC method to estimate the
percentage of seven different immune and stromal cells from RNA sequencing
data. Novel insights derived from our XAI model showed that CD4+ T cells and B
cells are more critical than other TME features for enhanced prognosis for both
TNBC and NTNBC patients. Our XAI model revealed the critical inflection points
(i.e., threshold fractions) of CD4+ T cells and B cells above or below which
5-year survival rates improve. Subsequently, we ascertained the conditional
probabilities of $\geq$ 5-year survival in both TNBC and NTNBC patients under
specific conditions inferred from the inflection points. In particular, the XAI
models revealed that a B-cell fraction exceeding 0.018 in the TME could ensure
100% 5-year survival for NTNBC patients. The findings from this research could
lead to more accurate clinical predictions and enhanced immunotherapies and to
the design of innovative strategies to reprogram the TME of breast cancer
patients.
- Abstract(参考訳): 腫瘍微小環境 (TME) の特徴と3重陰性乳癌 (TNBC) と非TNBC (NTNBC) 患者の生存年数との関係について, Explainable Artificial Intelligence (XAI) モデルを用いて検討した。
The Cancer Genome Atlasの浸潤乳癌患者とCbioPortalとPanCanAtlasプロジェクトとGDAC Firehose研究の2つの研究から臨床情報を得た。
そこで本研究では,UCSC Xenaデータセットから1015名の乳癌患者から得られた正常化RNAシークエンシングデータを用いて,EPIC法と統合的デコンボリューションを行い,RNAシークエンシングデータから7種類の免疫および間質細胞の比率を推定した。
XAIモデルから得られた新たな知見は,CD4+T細胞およびB細胞が,TNBCおよびNTNBC患者の予後を高めるために他のTME特徴よりも重要であることを示している。
XAIモデルではCD4+T細胞と5年生存率を向上したB細胞に臨界反射点(しきい値)が認められた。
以上の結果より, TNBCおよびNTNBC患者は, 摂動点から推定した条件条件下で5年間生存可能と判断された。
特にXAIモデルでは,TMEのB細胞分画は0.018以上であり,NTNBC患者の生存率は100%であった。
この研究から得られた知見は、より正確な臨床予測と免疫療法の強化、乳がん患者のTMEをプログラムする革新的な戦略の設計につながる可能性がある。
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