論文の概要: Weakly-supervised learning for image-based classification of primary
melanomas into genomic immune subgroups
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.11524v1
- Date: Wed, 23 Feb 2022 13:57:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-24 20:13:12.085049
- Title: Weakly-supervised learning for image-based classification of primary
melanomas into genomic immune subgroups
- Title（参考訳）: 一次メラノーマのゲノム免疫サブグループへの画像ベース分類のための弱い教師付き学習
- Authors: Lucy Godson, Navid Alemi, Jeremie Nsengimana, Graham P. Cook, Emily L.
Clarke, Darren Treanor, D. Timothy Bishop, Julia Newton-Bishop and Ali Gooya
- Abstract要約: 我々は,ギガピクセルH&E染色病理スライドを免疫サブグループに分類する深層学習モデルを開発した。
我々は、スライドレベルラベルのみを必要とするマルチインスタンス学習アプローチを活用し、注意機構を用いて、その分類に高い重要性を持つ領域をハイライトする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4585861543119112
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Determining early-stage prognostic markers and stratifying patients for
effective treatment are two key challenges for improving outcomes for melanoma
patients. Previous studies have used tumour transcriptome data to stratify
patients into immune subgroups, which were associated with differential
melanoma specific survival and potential treatment strategies. However,
acquiring transcriptome data is a time-consuming and costly process. Moreover,
it is not routinely used in the current clinical workflow. Here we attempt to
overcome this by developing deep learning models to classify gigapixel H&E
stained pathology slides, which are well established in clinical workflows,
into these immune subgroups. Previous subtyping approaches have employed
supervised learning which requires fully annotated data, or have only examined
single genetic mutations in melanoma patients. We leverage a multiple-instance
learning approach, which only requires slide-level labels and uses an attention
mechanism to highlight regions of high importance to the classification.
Moreover, we show that pathology-specific self-supervised models generate
better representations compared to pathology-agnostic models for improving our
model performance, achieving a mean AUC of 0.76 for classifying histopathology
images as high or low immune subgroups. We anticipate that this method may
allow us to find new biomarkers of high importance and could act as a tool for
clinicians to infer the immune landscape of tumours and stratify patients,
without needing to carry out additional expensive genetic tests.
- Abstract（参考訳）: メラノーマ患者に対する早期予後マーカーと成体化患者を効果的に治療するための2つの重要な課題である。
これまでの研究では、腫瘍のトランスクリプトームデータを用いて、患者を免疫サブグループに分類し、メラノーマ特異的生存と潜在的治療戦略に関連付けられていた。
しかし、トランスクリプトームデータの取得は時間とコストのかかるプロセスである。
また、現在の臨床ワークフローでは日常的に使われていない。
そこで我々は,臨床ワークフローで確立されたgigapixel h&e染色病理スライドをこれらの免疫サブグループに分類する深層学習モデルを開発した。
従来のサブタイピングアプローチでは、完全に注釈付きデータを必要とする教師付き学習や、メラノーマ患者の単一遺伝子変異のみを調べた。
我々は,スライドレベルラベルのみを必要とするマルチインテンス学習手法を活用し,分類の重要度の高い領域を注目するアテンション機構を使用する。
さらに, 病理特異的自己監督モデルでは, 病理診断モデルと比較して, 病理組織像を高あるいは低免疫サブグループに分類するための平均AUC0.76を達成できた。
我々は、この方法によって、より重要なバイオマーカーを見つけることができ、さらに高価な遺伝子検査を行う必要なしに、腫瘍の免疫環境を推測し、患者を階層化するためのツールになり得ると予測している。
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