Fugu-MT 論文翻訳(概要): Attention-based Interpretable Regression of Gene Expression in Histology

論文の概要: Attention-based Interpretable Regression of Gene Expression in Histology

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.13776v1
Date: Mon, 29 Aug 2022 07:30:33 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-08-31 13:32:14.858642
Title: Attention-based Interpretable Regression of Gene Expression in Histology
Title（参考訳）: 組織学における注意に基づく遺伝子発現の解釈的回帰
Authors: Mara Graziani and Niccol\`o Marini and Nicolas Deutschmann and Nikita Janakarajan and Henning M\"uller and Mar\'ia Rodr\'iguez Mart\'inez
Abstract要約: 深層学習の解釈可能性は、医用画像モデルの信頼性を評価するために広く利用されている。腫瘍組織の顕微な外観と遺伝子発現のプロファイリングとの関連性を明らかにする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Interpretability of deep learning is widely used to evaluate the reliability of medical imaging models and reduce the risks of inaccurate patient recommendations. For models exceeding human performance, e.g. predicting RNA structure from microscopy images, interpretable modelling can be further used to uncover highly non-trivial patterns which are otherwise imperceptible to the human eye. We show that interpretability can reveal connections between the microscopic appearance of cancer tissue and its gene expression profiling. While exhaustive profiling of all genes from the histology images is still challenging, we estimate the expression values of a well-known subset of genes that is indicative of cancer molecular subtype, survival, and treatment response in colorectal cancer. Our approach successfully identifies meaningful information from the image slides, highlighting hotspots of high gene expression. Our method can help characterise how gene expression shapes tissue morphology and this may be beneficial for patient stratification in the pathology unit. The code is available on GitHub.
Abstract（参考訳）: 深層学習の解釈性は、医療画像モデルの信頼性を評価し、不正確な患者の推薦のリスクを減らすために広く使われている。人間のパフォーマンスを超えるモデル、例えば顕微鏡画像からRNA構造を予測する場合、解釈可能なモデリングは、人間の目には認識できない非常に非自明なパターンを明らかにするためにさらに用いられる。その結果,癌組織のミクロな出現と遺伝子発現プロファイリングとの関係を明らかにすることができた。組織像から全遺伝子を網羅的にプロファイリングすることは依然として困難であるが,大腸癌における癌分子サブタイプ,生存率,治療反応を示す既知の遺伝子サブセットの発現値を推定する。提案手法は画像スライドから有意義な情報を同定し,高遺伝子発現のホットスポットを明らかにする。本手法は、遺伝子発現が組織形態をどのように形成するかを特徴付けるのに役立ち、病理組織ユニットの患者層形成に有用である。コードはGitHubで入手できる。

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