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組織病理學(xué)驅(qū)動(dòng)的人工智能預(yù)測(cè)TMB-H結(jié)直腸癌

導(dǎo)讀 新瀉——生物標(biāo)志物是對(duì)包括癌癥在內(nèi)的各種疾病采取適當(dāng)和有效治療方法的重要決定因素。有足夠的證據(jù)表明免疫檢查點(diǎn)抑制劑 (ICI) 對(duì)癌癥

新瀉——生物標(biāo)志物是對(duì)包括癌癥在內(nèi)的各種疾病采取適當(dāng)和有效治療方法的重要決定因素。有足夠的證據(jù)表明免疫檢查點(diǎn)抑制劑 (ICI) 對(duì)癌癥的重要性,并且它們對(duì)特定的結(jié)腸直腸癌 (CRC) 患者顯示出有希望的臨床益處。幾份報(bào)告證明了生物標(biāo)志物的功效,例如程序性死亡 1 蛋白配體 (PD-L1)、腫瘤浸潤(rùn)淋巴細(xì)胞 (TIL) 密度和腫瘤突變負(fù)荷 (TMB),以確定患者對(duì) ICI 有效使用的反應(yīng)性作為抗癌藥物。

高水平的 TMB (TMB-H) 反映了腫瘤基因組每個(gè)編碼區(qū)域的非同義體細(xì)胞突變總數(shù)增加,通常來(lái)自基因組測(cè)試,被認(rèn)為是各種固體 ICI 治療的有前途的生物標(biāo)志物。癌癥。然而,在臨床實(shí)踐中,對(duì)所有癌癥患者進(jìn)行基因面板檢測(cè)是不可行的。

Yoshifumi Shimada 博士和新瀉大學(xué)醫(yī)學(xué)和牙科科學(xué)研究生院消化和普通外科部門的同事認(rèn)為來(lái)自特定 CRC 患者亞組的 TMB-H 是預(yù)測(cè) ICI 療效的更可靠的標(biāo)志物,并且開發(fā)了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN) 的算法,可直接根據(jù)組織病理學(xué)特征預(yù)測(cè) TMB-H CRC,特別是從蘇木精和伊紅 (H&E) 染色的載玻片中獲得的 TIL。H&E 染色的腫瘤突變負(fù)荷高結(jié)直腸癌腫瘤的代表性顯微圖像顯示在附圖中,表明與正常周圍組織相比,存在顯著升高的腫瘤浸潤(rùn)淋巴細(xì)胞。Shimada 博士小組從 JP-CRC 隊(duì)列獲得的這種腫瘤和非腫瘤圖像的數(shù)字信息被轉(zhuǎn)換和規(guī)范化,以使用 Inception V3 學(xué)習(xí)模型構(gòu)建預(yù)測(cè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。Shimada 博士及其同事開發(fā)的基于 CNN 的模型不僅有可能減輕病理學(xué)家正確診斷的負(fù)擔(dān),而且還可以提供有關(guān)患者對(duì)基于 ICI 的療法的反應(yīng)的必要信息,而無(wú)需使用昂貴的時(shí)間消耗且不易獲得的基因面板測(cè)試。Shimada 博士及其同事的這項(xiàng)研究發(fā)表在最近一期的Shimada 博士及其同事開發(fā)的基于 CNN 的模型不僅有可能減輕病理學(xué)家正確診斷的負(fù)擔(dān),而且還可以提供有關(guān)患者對(duì)基于 ICI 的療法的反應(yīng)的必要信息,而無(wú)需使用昂貴的時(shí)間消耗且不易獲得的基因面板測(cè)試。Shimada 博士及其同事的這項(xiàng)研究發(fā)表在最近一期的Shimada 博士及其同事開發(fā)的基于 CNN 的模型不僅有可能減輕病理學(xué)家正確診斷的負(fù)擔(dān),而且還可以提供有關(guān)患者對(duì)基于 ICI 的療法的反應(yīng)的必要信息,而無(wú)需使用昂貴的時(shí)間消耗且不易獲得的基因面板測(cè)試。Shimada 博士及其同事的這項(xiàng)研究發(fā)表在最近一期的胃腸病學(xué)雜志

此外,Shimada 博士小組的研究還提供了僅使用來(lái)自患者腫瘤組織的 H&E 幻燈片的 TIL 信息來(lái)預(yù)測(cè) TMB-H CRC 的方法。然而,考慮到研究隊(duì)列中的患者未接受任何 ICI 治療,無(wú)法得出關(guān)于 TMB-H 診斷后他們的 ICI 反應(yīng)性的結(jié)論,建議未來(lái)需要進(jìn)行臨床試驗(yàn)以解決單獨(dú)的 TIL 是否可以可用作 ICI 療效的預(yù)測(cè)性生物標(biāo)志物。Shimada 博士談到目前的研究時(shí)說(shuō):“我們開發(fā)了人工智能,通過(guò)使用蘇木精和伊紅載玻片的深度學(xué)習(xí)來(lái)預(yù)測(cè)結(jié)直腸癌的基因改變。

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