論文の概要: GloPath: An Entity-Centric Foundation Model for Glomerular Lesion Assessment and Clinicopathological Insights

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.02926v1
• Date: Tue, 03 Mar 2026 12:32:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-04 21:38:10.788983
• Title: GloPath: An Entity-Centric Foundation Model for Glomerular Lesion Assessment and Clinicopathological Insights
• Title（参考訳）: GloPath: 糸球体病変評価のためのEntity-Centric Foundation Modelと臨床病理学的考察
• Authors: Qiming He, Jing Li, Tian Guan, Yifei Ma, Zimo Zhao, Yanxia Wang, Hongjing Chen, Yingming Xu, Shuang Ge, Yexing Zhang, Yizhi Wang, Xinrui Chen, Lianghui Zhu, Yiqing Liu, Qingxia Hou, Shuyan Zhao, Xiaoqin Wang, Lili Ma, Peizhen Hu, Qiang Huang, Zihan Wang, Zhiyuan Shen, Junru Cheng, Siqi Zeng, Jiurun Chen, Zhen Song, Chao He, Zhe Wang, Yonghong He,
• Abstract要約: GloPathは、14,049個の腎生検標本から抽出された100万個以上の糸球体から訓練された実体中心の基礎モデルである。 病変評価のために、GloPathは、病変認識、グレーディング、少数ショット分類、異物診断における最先端の方法を含む52のタスクにおいて、3つの独立したコホートでベンチマークされた。 臨床病理所見では,GloPathは糸球体形態パラメータと臨床指標の統計的に有意な関連を系統的に明らかにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.053375990138274
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Glomerular pathology is central to the diagnosis and prognosis of renal diseases, yet the heterogeneity of glomerular morphology and fine-grained lesion patterns remain challenging for current AI approaches. We present GloPath, an entity-centric foundation model trained on over one million glomeruli extracted from 14,049 renal biopsy specimens using multi-scale and multi-view self-supervised learning. GloPath addresses two major challenges in nephropathology: glomerular lesion assessment and clinicopathological insights discovery. For lesion assessment, GloPath was benchmarked across three independent cohorts on 52 tasks, including lesion recognition, grading, few-shot classification, and cross-modality diagnosis-outperforming state-of-the-art methods in 42 tasks (80.8%). In the large-scale real-world study, it achieved an ROC-AUC of 91.51% for lesion recognition, demonstrating strong robustness in routine clinical settings. For clinicopathological insights, GloPath systematically revealed statistically significant associations between glomerular morphological parameters and clinical indicators across 224 morphology-clinical variable pairs, demonstrating its capacity to connect tissue-level pathology with patient-level outcomes. Together, these results position GloPath as a scalable and interpretable platform for glomerular lesion assessment and clinicopathological discovery, representing a step toward clinically translatable AI in renal pathology.
• Abstract（参考訳）: 糸球体病理は腎疾患の診断と予後の中心であるが、糸球体形態と微細な病変パターンの不均一性は、現在のAIアプローチでは依然として困難である。 腎生検14,049検体から抽出した100万回以上の糸球体について,多段階・多視点自己監督学習を用いて学習した実体中心基盤モデルGloPathについて述べる。 GloPathは、腎病理学における主要な課題として、糸球体病変の評価と臨床病理学的洞察発見の2つに対処している。 病変評価のために、GloPathは52のタスクで3つの独立したコホートでベンチマークされた。 大規模な実世界の研究では、病変認識のためのROC-AUCの91.51%を達成し、定期的な臨床環境において強い堅牢性を示した。 臨床病理学的知見として,GloPathは224種の形態・臨床指標と糸球体形態パラメータの統計的に有意な関連を系統的に明らかにし,組織レベルの病態と患者レベルの結果とを結びつける能力を示した。 これらの結果はGloPathを、腎病理における臨床的翻訳可能なAIへの一歩として、糸球体病変の評価と臨床病理学的発見のためのスケーラブルで解釈可能なプラットフォームとして位置づけた。

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