論文の概要: Biologically-primed deep neural network improves colorectal Cancer Molecular subtypes prediction from H&E stained images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.14703v1
• Date: Sun, 26 Mar 2023 12:13:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-28 17:59:44.971579
• Title: Biologically-primed deep neural network improves colorectal Cancer Molecular subtypes prediction from H&E stained images
• Title（参考訳）: 深層ニューラルネットワークによるh&e染色画像からの大腸癌分子サブタイプ予測
• Authors: Hadar Hezi, Daniel Shats, Daniel Gurevich, Yosef E. Maruvka, Moti Freiman
• Abstract要約: H&E染色画像からCRCサブタイプ分類のための生物プライドCNN(BP-CNN)アーキテクチャを提案する。 BP-CNNは、バイナリ分類の結果を生物学的にインフォームドされた多クラスの結果にキャストすることで、追加の生物学的手がかりを説明できる。 BP-CNNは単一ヌクレオチドポリモルフィズム (SNP) 分子特性のいずれにおいても優れた性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Colorectal cancer (CRC) molecular subtypes play a crucial role in determining treatment options. Immunotherapy is effective for the microsatellite instability (MSI) subtype of CRC, but not for the microsatellite stability (MSS) subtype. Recently, convolutional neural networks (CNNs) have been proposed for automated determination of CRC subtypes from H\&E stained histopathological images. However, previous CNN architectures only consider binary outcomes of MSI or MSS, and do not account for additional biological cues that may affect the histopathological imaging phenotype. In this study, we propose a biologically-primed CNN (BP-CNN) architecture for CRC subtype classification from H\&E stained images. Our BP-CNN accounts for additional biological cues by casting the binary classification outcome into a biologically-informed multi-class outcome. We evaluated the BP-CNN approach using a 5-fold cross-validation experimental setup for model development on the TCGA-CRC-DX cohort, comparing it to a baseline binary classification CNN. Our BP-CNN achieved superior performance when using either single-nucleotide-polymorphism (SNP) molecular features (AUC: 0.824$\pm$0.02 vs. 0.761$\pm$0.04, paired t-test, p$<$0.05) or CpG-Island methylation phenotype (CIMP) molecular features (AUC: 0.834$\pm$0.01 vs. 0.787$\pm$0.03, paired t-test, p$<$0.05). A combination of CIMP and SNP models further improved classification accuracy (AUC: 0.847$\pm$0.01 vs. 0.787$\pm$0.03, paired t-test, p$=$0.01). Our BP-CNN approach has the potential to provide insight into the biological cues that influence cancer histopathological imaging phenotypes and to improve the accuracy of deep-learning-based methods for determining cancer subtypes from histopathological imaging data.
• Abstract（参考訳）: 大腸癌(crc)分子サブタイプは治療の選択肢を決定する上で重要な役割を果たす。 免疫療法はCRCのマイクロサテライト不安定(MSI)サブタイプに有効であるが、マイクロサテライト安定性(MSS)サブタイプには有効ではない。 近年,H&E染色組織像からCRCサブタイプの自動決定のための畳み込みニューラルネットワーク (CNN) が提案されている。 しかしながら、以前のcnnアーキテクチャはmsiまたはmssのバイナリ結果のみを考慮し、病理組織学的画像表現型に影響を与える可能性のある追加の生物学的手がかりを考慮しない。 本研究では,H\&E染色画像からのCRCサブタイプ分類のための生物プライドCNN(BP-CNN)アーキテクチャを提案する。 BP-CNNは,2値分類結果を生物学的にインフォームドされた複数クラスにキャストすることで,生物学的な手がかりを付加する。 TCGA-CRC-DXコホートにおけるモデル開発のための5倍のクロスバリデーション実験装置を用いてBP-CNNアプローチを評価し,ベースラインバイナリ分類CNNと比較した。 auc: 0.824$\pm$0.02 vs. 0.761$\pm$0.04, paired t-test, p$<$0.05) または cpg-island methylation phenotype (cimp) 分子特徴 (auc: 0.834$\pm$0.01 vs. 0.787$\pm$0.03, paired t-test, p$<0.05) を用いた場合、bp-cnnは優れた性能を示した。 CIMPとSNPの組み合わせにより分類精度はさらに向上した(AUC: 0.847$\pm$0.01 vs. 0.787$\pm$0.03, paired t-test, p$=0.01)。 bp-cnnアプローチは, 癌組織像の表現型に影響を与える生物学的手がかりと, 病理組織像データから癌サブタイプを決定するディープラーニング手法の精度を向上させる可能性を秘めている。

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