論文の概要: An AI-Ready Multiplex Staining Dataset for Reproducible and Accurate Characterization of Tumor Immune Microenvironment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16465v1
• Date: Thu, 25 May 2023 20:42:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-05-29 18:15:44.418254
• Title: An AI-Ready Multiplex Staining Dataset for Reproducible and Accurate Characterization of Tumor Immune Microenvironment
• Title（参考訳）: 腫瘍免疫マイクロ環境の再現性と正確な評価のためのAI-Ready Multix Staining Dataset
• Authors: Parmida Ghahremani, Joseph Marino, Juan Hernandez-Prera, Janis V. de la Iglesia, Robbert JC Slebos, Christine H. Chung and Saad Nadeem
• Abstract要約: 頭頸部扁平上皮癌8例の保存および共同登録されたデジタル画像を含む,AI対応の計算病理データセットを新たに導入した。 腫瘍部位は,まずmIF法で染色し,次いでmIHC法で保存した。 これは、これらの2つの染色方法の等価性を実証し、いくつかのユースケースを可能にする最初の公開データセットである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.595983383242494
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce a new AI-ready computational pathology dataset containing restained and co-registered digitized images from eight head-and-neck squamous cell carcinoma patients. Specifically, the same tumor sections were stained with the expensive multiplex immunofluorescence (mIF) assay first and then restained with cheaper multiplex immunohistochemistry (mIHC). This is a first public dataset that demonstrates the equivalence of these two staining methods which in turn allows several use cases; due to the equivalence, our cheaper mIHC staining protocol can offset the need for expensive mIF staining/scanning which requires highly-skilled lab technicians. As opposed to subjective and error-prone immune cell annotations from individual pathologists (disagreement > 50%) to drive SOTA deep learning approaches, this dataset provides objective immune and tumor cell annotations via mIF/mIHC restaining for more reproducible and accurate characterization of tumor immune microenvironment (e.g. for immunotherapy). We demonstrate the effectiveness of this dataset in three use cases: (1) IHC quantification of CD3/CD8 tumor-infiltrating lymphocytes via style transfer, (2) virtual translation of cheap mIHC stains to more expensive mIF stains, and (3) virtual tumor/immune cellular phenotyping on standard hematoxylin images. The dataset is available at \url{https://github.com/nadeemlab/DeepLIIF}.
• Abstract（参考訳）: 頭頸部扁平上皮癌8例のデジタル化画像と再登録画像を含む新しいai対応計算病理データセットについて紹介する。 特に, 腫瘍部位は, 高価な多重蛍光法 (mIF) で染色した後, 安価な多重免疫組織化学法 (mIHC) で残留した。 これは、これらの2つの染色方法の等価性を示す最初の公開データセットであり、その結果、いくつかのユースケースが可能となる: 等価性のため、我々の安価なmihc染色プロトコルは、高度に熟練した実験室技術者を必要とする高価なmif染色/走査の必要性を相殺することができる。 このデータセットは、SOTAの深層学習アプローチを推進するために、個々の病理学者(診断 > 50%)による主観的およびエラーを起こしやすい免疫細胞アノテーションとは対照的に、mIF/mIHCによる客観的な免疫細胞アノテーションを提供し、より再現性が高く正確な腫瘍免疫ミクロ環境(例えば、免疫療法)のキャラクタリゼーションを提供する。 本データセットの有効性は,(1)CD3/CD8腫瘍浸潤リンパ球のIHC定量化,(2)安価なmIF染色へのmIHC染色の仮想翻訳,(3)標準ヘマトキシリン画像上での仮想腫瘍/免疫細胞表現の3つのユースケースで実証された。 データセットは \url{https://github.com/nadeemlab/deepliif} で利用可能である。

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