論文の概要: Prediction of MET Overexpression in Non-Small Cell Lung Adenocarcinomas from Hematoxylin and Eosin Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.07682v2
• Date: Thu, 12 Oct 2023 22:28:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-16 16:26:04.693467
• Title: Prediction of MET Overexpression in Non-Small Cell Lung Adenocarcinomas from Hematoxylin and Eosin Images
• Title（参考訳）: ヘマトキシリンおよびエオシン画像による非小細胞肺癌のMET過剰発現の予測
• Authors: Kshitij Ingale, Sun Hae Hong, Josh S.K. Bell, Abbas Rizvi, Amy Welch, Lingdao Sha, Irvin Ho, Kunal Nagpal, Aicha BenTaieb, Rohan P Joshi, Martin C Stumpe
• Abstract要約: MET蛋白過剰発現は非小細胞肺癌(NSCLC)において標的となる デジタルヘマトキシリンとエオシン(H&E)のスライスを用いてMET過剰発現を予測するプレスクリーニングアルゴリズムの開発は、最も恩恵を受ける人のためのテストを促進する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4306805601880342
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: MET protein overexpression is a targetable event in non-small cell lung cancer (NSCLC) and is the subject of active drug development. Challenges in identifying patients for these therapies include lack of access to validated testing, such as standardized immunohistochemistry (IHC) assessment, and consumption of valuable tissue for a single gene/protein assay. Development of pre-screening algorithms using routinely available digitized hematoxylin and eosin (H&E)-stained slides to predict MET overexpression could promote testing for those who will benefit most. While assessment of MET expression using IHC is currently not routinely performed in NSCLC, next-generation sequencing is common and in some cases includes RNA expression panel testing. In this work, we leveraged a large database of matched H&E slides and RNA expression data to train a weakly supervised model to predict MET RNA overexpression directly from H&E images. This model was evaluated on an independent holdout test set of 300 over-expressed and 289 normal patients, demonstrating an ROC-AUC of 0.70 (95th percentile interval: 0.66 - 0.74) with stable performance characteristics across different patient clinical variables and robust to synthetic noise on the test set. These results suggest that H&E-based predictive models could be useful to prioritize patients for confirmatory testing of MET protein or MET gene expression status.
• Abstract（参考訳）: MET蛋白過剰発現は非小細胞肺癌(NSCLC)の標的となり、活性薬物開発の対象となっている。 これらの治療法の患者を特定する上での課題は、標準化された免疫組織化学(IHC)の評価や、1つの遺伝子/タンパク質アッセイに有用な組織の使用など、検証済みのテストへのアクセスの欠如である。 MET過剰発現を予測するために、通常のデジタル化ヘマトキシリンとエオシン(H&E)スライスを用いた事前スクリーニングアルゴリズムの開発は、最も恩恵を受ける人々のためのテストを促進することができる。 IHCを用いたMET発現の評価は、現在、NSCLCでは定期的に行われていないが、次世代シークエンシングは一般的であり、RNA発現パネルテストを含む場合もある。 本研究では、H&E画像から直接MET RNA過剰発現を予測するために、マッチしたH&EスライドとRNA表現データの大規模なデータベースを活用し、弱教師付きモデルを訓練した。 本モデルでは,300名の過剰発現患者と289名の健常者を対象に,各患者の臨床変数の安定なパフォーマンス特性と,テストセット上での合成ノイズに対する頑健性を有するROC-AUC(95%パーセンタイル間隔:0.66～0.74)について検討した。 以上の結果から,H&Eに基づく予測モデルがMET蛋白またはMET遺伝子の発現状態の確認試験に有効であることが示唆された。

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