論文の概要: Deep Learning Predicts Biomarker Status and Discovers Related
Histomorphology Characteristics for Low-Grade Glioma
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.07464v1
- Date: Wed, 11 Oct 2023 13:05:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-14 02:23:50.050829
- Title: Deep Learning Predicts Biomarker Status and Discovers Related
Histomorphology Characteristics for Low-Grade Glioma
- Title（参考訳）: 深層学習による低重力グリオーマのバイオマーカー状態の予測と病理組織学的特徴の解明
- Authors: Zijie Fang, Yihan Liu, Yifeng Wang, Xiangyang Zhang, Yang Chen,
Changjing Cai, Yiyang Lin, Ying Han, Zhi Wang, Shan Zeng, Hong Shen, Jun Tan,
Yongbing Zhang
- Abstract要約: 低次グリオーマ(LGG)の診断と治療にはバイオマーカー検出が不可欠である
ヘマトキシリンとエオシンを含む全スライド画像とスライドレベルのバイオマーカーステータスラベルを用いて,LGGの5つのバイオマーカーの状態を予測するための解釈可能なディープラーニングパイプラインを提案する。
我々のパイプラインはバイオマーカー予測の新しいアプローチを提供するだけでなく、LGG患者に対する分子治療の適用性を高めるだけでなく、分子機能とLGGの進行の新たなメカニズムの発見を促進する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.281553456323998
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Biomarker detection is an indispensable part in the diagnosis and treatment
of low-grade glioma (LGG). However, current LGG biomarker detection methods
rely on expensive and complex molecular genetic testing, for which
professionals are required to analyze the results, and intra-rater variability
is often reported. To overcome these challenges, we propose an interpretable
deep learning pipeline, a Multi-Biomarker Histomorphology Discoverer
(Multi-Beholder) model based on the multiple instance learning (MIL) framework,
to predict the status of five biomarkers in LGG using only hematoxylin and
eosin-stained whole slide images and slide-level biomarker status labels.
Specifically, by incorporating the one-class classification into the MIL
framework, accurate instance pseudo-labeling is realized for instance-level
supervision, which greatly complements the slide-level labels and improves the
biomarker prediction performance. Multi-Beholder demonstrates superior
prediction performance and generalizability for five LGG biomarkers
(AUROC=0.6469-0.9735) in two cohorts (n=607) with diverse races and scanning
protocols. Moreover, the excellent interpretability of Multi-Beholder allows
for discovering the quantitative and qualitative correlations between biomarker
status and histomorphology characteristics. Our pipeline not only provides a
novel approach for biomarker prediction, enhancing the applicability of
molecular treatments for LGG patients but also facilitates the discovery of new
mechanisms in molecular functionality and LGG progression.
- Abstract（参考訳）: 低次グリオーマ(LGG)の診断と治療にはバイオマーカー検出が不可欠である。
しかし、現在のlggバイオマーカー検出法は、プロが結果を分析するために必要となる高価な複雑な分子遺伝検査に依存しており、レート内変異が報告されることが多い。
これらの課題を克服するために,本研究では,マルチインスタンスラーニング(MIL)フレームワークに基づく解釈可能な深層学習パイプライン,マルチバイオマーカーヒストモルフォロジー発見者(Multi-Beholder)モデルを提案し,ヘマトキシリンとエオシンを含有した全スライド画像とスライドレベルのバイオマーカーステータスラベルのみを用いて,LGG内の5つのバイオマーカーの状態を予測する。
具体的には、一級分類をMILフレームワークに組み込むことで、スライドレベルのラベルを大いに補完し、バイオマーカー予測性能を向上させるインスタンスレベルの正確な擬似ラベルを実現する。
Multi-Beholderは5つのLGGバイオマーカー(AUROC=0.6469-0.9735)に対して、人種や走査プロトコルの異なる2つのコホート(n=607)において優れた予測性能と一般化性を示す。
さらに, バイオマーカーの状態と組織形態特性の定量的, 定性的な相関を見出すことができる。
我々のパイプラインはバイオマーカー予測の新しいアプローチを提供するだけでなく、LGG患者に対する分子治療の適用性を高めるだけでなく、分子機能とLGGの進行の新たなメカニズムの発見を促進する。
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