論文の概要: Rank the triplets: A ranking-based multiple instance learning framework for detecting HPV infection in head and neck cancers using routine H&E images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.08275v1
• Date: Thu, 16 Jun 2022 16:14:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-17 14:56:02.435995
• Title: Rank the triplets: A ranking-based multiple instance learning framework for detecting HPV infection in head and neck cancers using routine H&E images
• Title（参考訳）: rank the triplets:通常のh&e画像を用いた頭頸部癌におけるhpv感染検出のためのランキングベース多インスタンス学習フレームワーク
• Authors: Ruoyu Wang, Syed Ali Khurram, Amina Asif, Lawrence Young, Nasir Rajpoot
• Abstract要約: 頭頸部扁平上皮癌のエトロジーにはアルコール、タバコ、ヒトパピローマウイルス(HPV)感染などの発癌物質が含まれる HPV感染は頭頸部扁平上皮癌患者の予後、治療、生存に影響を及ぼす。 本稿では,HPV状態予測のための新しい三重項レベル損失関数と複数インスタンス学習パイプラインを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6842385659550114
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The aetiology of head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC) involves multiple carcinogens such as alcohol, tobacco and infection with human papillomavirus (HPV). As the HPV infection influences the prognosis, treatment and survival of patients with HNSCC, it is important to determine the HPV status of these tumours. In this paper, we propose a novel triplet-ranking loss function and a multiple instance learning pipeline for HPV status prediction. This achieves a new state-of-the-art performance in HPV detection using only the routine H&E stained WSIs on two HNSCC cohorts. Furthermore, a comprehensive tumour microenvironment profiling was performed, which characterised the unique patterns between HPV+/- HNSCC from genomic, immunology and cellular perspectives. Positive correlations of the proposed score with different subtypes of T cells (e.g. T cells follicular helper, CD8+ T cells), and negative correlations with macrophages and connective cells (e.g. fibroblast) were identified, which is in line with clinical findings. Unique gene expression profiles were also identified with respect to HPV infection status, and is in line with existing findings.
• Abstract（参考訳）: 頭頸部扁平上皮癌(HNSCC)は、アルコール、タバコ、ヒトパピローマウイルス(HPV)感染などの複数の発癌物質を含む。 HPV感染はHNSCC患者の予後,治療,生存に影響を与えるため,これらの腫瘍のHPV像を決定することが重要である。 本稿では,HPV状態予測のための新しい三重項レベル損失関数と複数インスタンス学習パイプラインを提案する。 これにより、2つのHNSCCコホート上でのH&E染色WSIのみを用いたHPV検出における最先端性能を実現する。 さらに, ゲノム, 免疫学, 細胞の観点からHPV+/HNSCCの特異なパターンを特徴付ける包括的腫瘍環境プロファイリングを行った。 提案したスコアとT細胞の異なるサブタイプ(例えばT細胞Follicular Helper, CD8+T細胞)との正の相関とマクロファージおよび結合性細胞(例えば線維芽細胞)との負の相関が臨床所見と一致した。 HPV感染状況に関しても特異な遺伝子発現プロファイルが同定され,既存の知見と一致した。

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