論文の概要: Generalizing AI-driven Assessment of Immunohistochemistry across Immunostains and Cancer Types: A Universal Immunohistochemistry Analyzer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.20643v1
• Date: Tue, 30 Jul 2024 08:39:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-31 17:59:37.429310
• Title: Generalizing AI-driven Assessment of Immunohistochemistry across Immunostains and Cancer Types: A Universal Immunohistochemistry Analyzer
• Title（参考訳）: AIによる免疫組織化学の免疫組織化学の一般評価 : ユニバーサル免疫組織化学分析装置
• Authors: Biagio Brattoli, Mohammad Mostafavi, Taebum Lee, Wonkyung Jung, Jeongun Ryu, Seonwook Park, Jongchan Park, Sergio Pereira, Seunghwan Shin, Sangjoon Choi, Hyojin Kim, Donggeun Yoo, Siraj M. Ali, Kyunghyun Paeng, Chan-Young Ock, Soo Ick Cho, Seokhwi Kim,
• Abstract要約: We developed a Universal IHC analysisr, a AI model for interpremeing IHC images regardless of tumor or IHC types。 このマルチコホート訓練モデルは、目に見えないIHCの解釈において、従来のシングルコホートモデルよりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.164507399614347
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite advancements in methodologies, immunohistochemistry (IHC) remains the most utilized ancillary test for histopathologic and companion diagnostics in targeted therapies. However, objective IHC assessment poses challenges. Artificial intelligence (AI) has emerged as a potential solution, yet its development requires extensive training for each cancer and IHC type, limiting versatility. We developed a Universal IHC (UIHC) analyzer, an AI model for interpreting IHC images regardless of tumor or IHC types, using training datasets from various cancers stained for PD-L1 and/or HER2. This multi-cohort trained model outperforms conventional single-cohort models in interpreting unseen IHCs (Kappa score 0.578 vs. up to 0.509) and consistently shows superior performance across different positive staining cutoff values. Qualitative analysis reveals that UIHC effectively clusters patches based on expression levels. The UIHC model also quantitatively assesses c-MET expression with MET mutations, representing a significant advancement in AI application in the era of personalized medicine and accumulating novel biomarkers.
• Abstract（参考訳）: 方法の進歩にもかかわらず、免疫組織化学(IHC)は、標的療法における病理組織学的および相補的診断において最も有効である。 しかし、客観的IHC評価は課題を提起する。 人工知能(AI)は潜在的な解決策として浮上しているが、その開発には各がんとIHCタイプに対する広範な訓練が必要であり、汎用性を制限する。 We developed a Universal IHC analysisr, a AI model for interpreting IHC images regardless of tumor or IHC types, using training datas from various cancers stained for PD-L1 and/or HER2。 このマルチコホートトレーニングモデルは、見えないIHC(Kappa score 0.578 vs. 0.509)の解釈において、従来のシングルコホートモデルよりも優れ、異なる正の染色カットオフ値に対して、一貫して優れた性能を示す。 定性的分析により、UIHCは式レベルに基づいてパッチを効果的にクラスタリングする。 UIHCモデルはまた、MET変異によるc-MET発現を定量的に評価し、パーソナライズされた医療の時代におけるAI応用の著しい進歩と新しいバイオマーカーの蓄積を示す。

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