論文の概要: ECTIL: Label-efficient Computational Tumour Infiltrating Lymphocyte (TIL) assessment in breast cancer: Multicentre validation in 2,340 patients with breast cancer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.14379v1
• Date: Fri, 24 Jan 2025 10:28:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-27 14:57:36.125896
• Title: ECTIL: Label-efficient Computational Tumour Infiltrating Lymphocyte (TIL) assessment in breast cancer: Multicentre validation in 2,340 patients with breast cancer
• Title（参考訳）: ECTIL: 乳癌におけるTIL (label- efficient Computational Tumour Infiltrating Lymphocyte) の評価 : 2,340例における多心性検証
• Authors: Yoni Schirris, Rosie Voorthuis, Mark Opdam, Marte Liefaard, Gabe S Sonke, Gwen Dackus, Vincent de Jong, Yuwei Wang, Annelot Van Rossum, Tessa G Steenbruggen, Lars C Steggink, Liesbeth G. E. de Vries, Marc van de Vijver, Roberto Salgado, Efstratios Gavves, Paul J van Diest, Sabine C Linn, Jonas Teuwen, Renee Menezes, Marleen Kok, Hugo Horlings,
• Abstract要約: 腫瘍浸潤リンパ球のレベル(TILs)は、(三重複陰性)乳癌の予後因子である。 現在の計算的TILアセスメント(CTA)モデルは、多くの詳細なアノテーションに依存している。 我々は,100倍少ない病理学アノテーションで10分で学習できる,根本的にシンプルなディープラーニングベースモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.91294880294883
• License:
• Abstract: The level of tumour-infiltrating lymphocytes (TILs) is a prognostic factor for patients with (triple-negative) breast cancer (BC). Computational TIL assessment (CTA) has the potential to assist pathologists in this labour-intensive task, but current CTA models rely heavily on many detailed annotations. We propose and validate a fundamentally simpler deep learning based CTA that can be trained in only ten minutes on hundredfold fewer pathologist annotations. We collected whole slide images (WSIs) with TILs scores and clinical data of 2,340 patients with BC from six cohorts including three randomised clinical trials. Morphological features were extracted from whole slide images (WSIs) using a pathology foundation model. Our label-efficient Computational stromal TIL assessment model (ECTIL) directly regresses the TILs score from these features. ECTIL trained on only a few hundred samples (ECTIL-TCGA) showed concordance with the pathologist over five heterogeneous external cohorts (r=0.54-0.74, AUROC=0.80-0.94). Training on all slides of five cohorts (ECTIL-combined) improved results on a held-out test set (r=0.69, AUROC=0.85). Multivariable Cox regression analyses indicated that every 10% increase of ECTIL scores was associated with improved overall survival independent of clinicopathological variables (HR 0.86, p<0.01), similar to the pathologist score (HR 0.87, p<0.001). We demonstrate that ECTIL is highly concordant with an expert pathologist and obtains a similar hazard ratio. ECTIL has a fundamentally simpler design than existing methods and can be trained on orders of magnitude fewer annotations. Such a CTA may be used to pre-screen patients for, e.g., immunotherapy clinical trial inclusion, or as a tool to assist clinicians in the diagnostic work-up of patients with BC. Our model is available under an open source licence (https://github.com/nki-ai/ectil).
• Abstract（参考訳）: 腫瘍浸潤リンパ球(TILs)のレベルは、(三重複陰性)乳癌(BC)の予後因子である。 コンピュータTILアセスメント(CTA)は、この労働集約的なタスクにおいて病理学者を支援する可能性があるが、現在のCTAモデルは、多くの詳細なアノテーションに大きく依存している。 我々は,100倍少ない病理学アノテーションで10分で学習できる,基礎的にシンプルなディープラーニングベースのCTAを提案し,検証する。 ランダム化臨床試験を含む6例のコホートからTILスコアとBC患者2,340名の臨床データを用いて全スライド画像(WSIs)を収集した。 病理基盤モデルを用いて全スライド画像(WSI)から形態的特徴を抽出した。 ラベル効率のよい計算ストロームTIL評価モデル(ECTIL)は,これらの特徴からTILのスコアを直接回帰する。 ECTILはわずか数百のサンプル(ECTIL-TCGA)で訓練され、5つの異種外部コホート(r=0.54-0.74、AUROC=0.80-0.94)で病理学者と一致した。 5つのコホート(ECTIL-combined)の全てのスライドの訓練は、ホールドアウトテストセット(r=0.69, AUROC=0.85)の結果を改善した。 臨床病理学的変数 (HR 0.86, p<0.001) に依存しない総合生存率の改善 (HR 0.87, p<0.001) は, ECTILスコアの10%増加にともなうことが示唆された。 我々は,ECTILが専門の病理医と高度に一致し,同様の危険率が得られることを示した。 ECTILは、既存のメソッドよりも根本的にシンプルな設計で、桁違いに少ないアノテーションでトレーニングできる。 このようなCTAは、例えば、免疫療法臨床試験を含む患者を事前にスクリーニングしたり、または、臨床医がBC患者の診断作業を支援するためのツールとして使用することができる。 私たちのモデルはオープンソースライセンス(https://github.com/nki-ai/ectil)の下で利用可能です。

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