Fugu-MT 論文翻訳(概要): Optimize Deep Learning Models for Prediction of Gene Mutations Using Unsupervised Clustering

論文の概要: Optimize Deep Learning Models for Prediction of Gene Mutations Using Unsupervised Clustering

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.01593v1
Date: Thu, 31 Mar 2022 11:48:21 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-04-08 08:02:16.050114
Title: Optimize Deep Learning Models for Prediction of Gene Mutations Using Unsupervised Clustering
Title（参考訳）: 教師なしクラスタリングを用いた遺伝子変異予測のためのディープラーニングモデル最適化
Authors: Zihan Chen, Xingyu Li, Miaomiao Yang, Hong Zhang, Xu Steven Xu
Abstract要約: ディープ・ラーニング(Deep Learning)は、全スライディングのデジタル病理画像の解析と解釈において、主流の方法論選択となっている。本稿では, 教師なしクラスタリングに基づくマルチインスタンス学習を提案するとともに, 3種類の癌からのWSIを用いた遺伝子変異予測のための深層学習モデルの構築に本手法を適用した。画像パッチの教師なしクラスタリングは, 予測パッチの同定, 予測情報の欠如を排除し, 3種類の癌における遺伝子変異の予測を改善できることを示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.494144125433731
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Deep learning has become the mainstream methodological choice for analyzing and interpreting whole-slide digital pathology images (WSIs). It is commonly assumed that tumor regions carry most predictive information. In this paper, we proposed an unsupervised clustering-based multiple-instance learning, and apply our method to develop deep-learning models for prediction of gene mutations using WSIs from three cancer types in The Cancer Genome Atlas (TCGA) studies (CRC, LUAD, and HNSCC). We showed that unsupervised clustering of image patches could help identify predictive patches, exclude patches lack of predictive information, and therefore improve prediction on gene mutations in all three different cancer types, compared with the WSI based method without selection of image patches and models based on only tumor regions. Additionally, our proposed algorithm outperformed two recently published baseline algorithms leveraging unsupervised clustering to assist model prediction. The unsupervised-clustering-based approach for mutation prediction allows identification of the spatial regions related to mutation of a specific gene via the resolved probability scores, highlighting the heterogeneity of a predicted genotype in the tumor microenvironment. Finally, our study also demonstrated that selection of tumor regions of WSIs is not always the best way to identify patches for prediction of gene mutations, and other tissue types in the tumor micro-environment may provide better prediction ability for gene mutations than tumor tissues.
Abstract（参考訳）: 深層学習は、全スライディングデジタル病理画像(WSI)の解析と解釈において主要な方法論選択となっている。一般的に腫瘍領域は最も予測的な情報を持っていると考えられている。本稿では,教師なしクラスタリングに基づくマルチインスタンス学習を提案し,癌ゲノムアトラス(TCGA)研究(CRC,LUAD,HNSCC)における3つのがんタイプからのWSIを用いた遺伝子変異予測のためのディープラーニングモデルを構築した。画像パッチの教師なしクラスタリングは, 腫瘍領域のみに基づく画像パッチとモデルを選択することなく, WSI法と比較して, 予測パッチを識別し, 予測情報の欠如を排除し, 癌3種類の遺伝子変異の予測を改善することができることを示した。さらに,提案アルゴリズムは,教師なしクラスタリングを利用してモデル予測を支援するベースラインアルゴリズムを2つ最近発表した。突然変異予測のための教師なしクラスタリングに基づくアプローチは、解決された確率スコアを通して特定の遺伝子の突然変異に関連する空間領域を同定し、腫瘍微小環境における予測された遺伝子型の不均一性を強調する。最後に, wsisの腫瘍領域の選択が遺伝子変異予測のためのパッチを特定する最善の方法とは限らないこと, また, 腫瘍マイクロ環境における他の組織タイプは, 腫瘍組織よりも遺伝子変異の予測能力が向上する可能性が示唆された。

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