論文の概要: Deep Learning-Based Prediction of Molecular Tumor Biomarkers from H&E: A Practical Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.14847v1
• Date: Sun, 27 Nov 2022 14:57:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-29 17:08:40.704703
• Title: Deep Learning-Based Prediction of Molecular Tumor Biomarkers from H&E: A Practical Review
• Title（参考訳）: H&Eによる分子腫瘍バイオマーカーの深層学習による予測
• Authors: Heather D. Couture
• Abstract要約: 分子的およびゲノム的性質は、個々の腫瘍を標的とするがん治療の選択に重要である。 H&E画像に機械学習を適用することで、よりコスト効率の良いスクリーニングが可能になる。 本稿では、がんの種類や、これらのモデルを訓練し、検証するための方法論に関する多様な応用についてレビューする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Molecular and genomic properties are critical in selecting cancer treatments to target individual tumors, particularly for immunotherapy. However, the methods to assess such properties are expensive, time-consuming, and often not routinely performed. Applying machine learning to H&E images can provide a more cost-effective screening method. Dozens of studies over the last few years have demonstrated that a variety of molecular biomarkers can be predicted from H&E alone using the advancements of deep learning: molecular alterations, genomic subtypes, protein biomarkers, and even the presence of viruses. This article reviews the diverse applications across cancer types and the methodology to train and validate these models on whole slide images. From bottom-up to pathologist-driven to hybrid approaches, the leading trends include a variety of weakly supervised deep learning-based approaches, as well as mechanisms for training strongly supervised models in select situations. While results of these algorithms look promising, some challenges still persist, including small training sets, rigorous validation, and model explainability. Biomarker prediction models may yield a screening method to determine when to run molecular tests or an alternative when molecular tests are not possible. They also create new opportunities in quantifying intratumoral heterogeneity and predicting patient outcomes.
• Abstract（参考訳）: 分子的およびゲノム的性質は、個々の腫瘍、特に免疫療法を標的とする癌治療を選択する上で重要である。 しかし、そのような性質を評価する方法は高価であり、時間を要するため、日常的に行われないことが多い。 H&E画像に機械学習を適用することで、よりコスト効率の良いスクリーニングが可能になる。 過去数年間の研究で、分子改変、ゲノムサブタイプ、タンパク質バイオマーカー、さらにはウイルスの存在など、深層学習の進歩を用いて、H&Eだけで様々な分子バイオマーカーを予測できることが示されている。 本稿では、がんの種類や、これらのモデルをスライド画像全体上でトレーニングし、検証するための方法論について概説する。 ボトムアップから病理学者主導、ハイブリッドアプローチまで、主要なトレンドには、さまざまな弱い教師付きディープラーニングベースのアプローチ、そして特定の状況で教師付きモデルをトレーニングするメカニズムが含まれる。 これらのアルゴリズムの結果は有望に見えるが、小さなトレーニングセット、厳密な検証、モデル説明可能性など、いくつかの課題はまだ続いている。 バイオマーカー予測モデルは、分子テストの実行時期を決定するスクリーニング方法や、分子テストが不可能である場合の代替手段を与えることができる。 また、腫瘍内不均一性を定量化し、患者の結果を予測する新たな機会も生み出す。

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