論文の概要: Benchmarking Histopathology Foundation Models for Ovarian Cancer Bevacizumab Treatment Response Prediction from Whole Slide Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.20596v1
- Date: Tue, 30 Jul 2024 07:15:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-31 18:09:21.267249
- Title: Benchmarking Histopathology Foundation Models for Ovarian Cancer Bevacizumab Treatment Response Prediction from Whole Slide Images
- Title（参考訳）: 全スライド画像による卵巣癌Bevacizumab治療反応予測の基準的組織学的基礎モデル
- Authors: Mayur Mallya, Ali Khajegili Mirabadi, Hossein Farahani, Ali Bashashati,
- Abstract要約: 大規模全スライド画像(WSI)で訓練した最新の病理組織基盤モデルを用いて, 卵巣腫瘍組織の特徴を抽出し, ベクチズマブ反応を予測する。
我々の生存モデルは、統計的に有意な高リスクおよび低リスクのケースを成層化することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4999444543328293
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Bevacizumab is a widely studied targeted therapeutic drug used in conjunction with standard chemotherapy for the treatment of recurrent ovarian cancer. While its administration has shown to increase the progression-free survival (PFS) in patients with advanced stage ovarian cancer, the lack of identifiable biomarkers for predicting patient response has been a major roadblock in its effective adoption towards personalized medicine. In this work, we leverage the latest histopathology foundation models trained on large-scale whole slide image (WSI) datasets to extract ovarian tumor tissue features for predicting bevacizumab response from WSIs. Our extensive experiments across a combination of different histopathology foundation models and multiple instance learning (MIL) strategies demonstrate capability of these large models in predicting bevacizumab response in ovarian cancer patients with the best models achieving an AUC score of 0.86 and an accuracy score of 72.5%. Furthermore, our survival models are able to stratify high- and low-risk cases with statistical significance (p < 0.05) even among the patients with the aggressive subtype of high-grade serous ovarian carcinoma. This work highlights the utility of histopathology foundation models for the task of ovarian bevacizumab response prediction from WSIs. The high-attention regions of the WSIs highlighted by these models not only aid the model explainability but also serve as promising imaging biomarkers for treatment prognosis.
- Abstract（参考訳）: ベバチズマブ(Bevacizumab)は、卵巣がんの再発に対する標準化学療法と併用して広く研究されている標的治療薬である。
進行無生存率(PFS)は進行性卵巣癌患者では高い値を示したが、患者反応を予測するための同定可能なバイオマーカーが欠如していることは、パーソナライズド医療への効果的な採用において大きな障害となっている。
本研究は, 大規模全スライド画像(WSI)データセットに基づいて訓練された最新の病理組織基盤モデルを用いて, 卵巣腫瘍組織の特徴を抽出し, WSIsからのベクチズマブ反応を予測する。
AUCスコアが0.86、精度が72.5%である卵巣癌患者において、さまざまな病理組織モデルとMIL(Multiple Case Learning)戦略の組み合わせによる広範な実験を行った。
また,高悪性度卵巣癌患者においても,高リスク・低リスク症例(p<05。
本研究は,WSIsからの卵巣ベバチズマブ反応予測の課題に対する病理組織学的基盤モデルの有用性を強調した。
これらのモデルによって強調されたWSIsの高アテンション領域は、モデル説明可能性の助けとなるだけでなく、治療の予後に有望なバイオマーカーとして役立ちます。
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