Використання ШІ та аналізу зображень для вивчення солідних пухлин
Дата публікації: 10.01.2024
Автори: Відкриті джерела , Редакція платформи «Аксемедін»
Ключові слова: рак простати, онкологія, штучний інтелект, ШІ, солідні пухлини, рак шлунку
Ki-67 є ключовим біомаркером в онкології, особливо для раку простати та молочної залози. Незважаючи на це, імуногістохімічний (ІГХ) аналіз Ki-67 досі не стандартизований.
Робочі групи випустили керівництва для класифікації Ki-67 при різних типах раку, щоб зменшити варіабельність серед патологів.
Для полегшення підрахунку балів нещодавно з'явилися цифрові аналітичні рішення з використанням штучного інтелекту (ШІ) або аналізу зображень для оцінки Ki-67, які пропонують надійну і швидку альтернативу.
У цьому дослідженні порівнювали результати Ki-67, отримані за допомогою Aiforia Platform® (платформа штучного інтелекту) і Halo® (програмне забезпечення для аналізу зображень), з результатами трьох незалежних патологів (патологоанатомів) на численних солідних пухлинах.
Метод
Сто дев'яносто дві пухлини різного походження, включаючи передміхурову залозу і молочну залозу, були пофарбовані клоном анти-Кі-67 CONFIRM (30-9) (моноклональне первинне антитіло ROCHE (IVD)) на приладі Ventana Benchmark Ultra.
Відповідно до рекомендацій Міжнародної робочої групи з дослідження Ki-67 (IKWG), три патологоанатоми пройшли відповідну підготовку. Потім вони відповідним чином оцінювали тканини.
Використовуючи глибоке навчання, Aiforia Platform® автоматично визначила Ki-67-позитивні пухлинні клітини (Ki-67+) протягом декількох хвилин. Для поділу зображення на пухлинні, непухлинні та фонові використовувався класифікатор випадкового лісу з програмного забезпечення Halo®. Пізніше це було підтверджено патологоанатомом. Після сегментації клітин Ki-67+ оцінювали за допомогою порогових значень.
Потім виконувався статистичний аналіз пар за допомогою програмного забезпечення JMP®.
Table 1. Sample size by solid tumor type from the multiple organ tumor tissue microarray (TMA) (n=192). Source: Cerba Research
Organ/Tissue |
Histology |
Sample size |
Stomach |
Adenocarcinoma |
8 |
Esophagus |
Adenocarcinoma |
8 |
Colon |
Adenocarcinoma |
8 |
Liver |
Hepatocellular carcinoma |
8 |
Pancreas |
Adenocarcinoma |
8 |
Lung |
Squamous cell carcinoma / Papillary adenocarcinoma / Small cell carcinoma |
8 |
Cerebrum |
Astrocytoma / Glioblastoma |
8 |
Spleen |
DLBCL / DBCL |
8 |
Thyroid gland |
Papillary adenocarcinoma / Follicular carcinoma |
8 |
Lymph node |
Hodgkin's lymphoma / T-cell lymphoma / Anaplastic large cell lymphoma |
8 |
Skin |
Squamous cell carcinoma / Dermatofibrosarcoma / Liposarcoma / Malignant melanoma |
32 |
Breast |
Invasive ductal carcinoma / Invasive lobular carcinoma |
16 |
Ovary |
High grade serous carcinoma / Disgerminoma / Differentiated sertoli cell tumor |
16 |
Uterus |
Endometroid adenocarcinoma |
8 |
Cervix |
Squamous cell carcinoma |
8 |
Prostate |
Adenocarcinoma |
8 |
Testis |
Seminoma |
8 |
Kidney |
Clear cell carcinoma |
8 |
Bladder |
High grade urothelial carcinoma |
8 |
Результати
Кількісне визначення Ki-67 в солідних пухлинах.
Через відсутність тканин та/або патологоанатомів було проаналізовано лише 158 зі 192 кернів.
Ki-67+ клітини були ідентифіковані в середньому від 24,38% до 28,71% пухлинних клітин, в залежності від методу аналізу.
Це дослідження демонструє надзвичайно високу узгодженість результатів підрахунку Ki-67 між програмним забезпеченням для аналізу двох зображень, Halo® і Aiforia® (r2=0,95), на досліджених солідних пухлинах (n=158).
Незважаючи на належну підготовку та дотримання відповідних рекомендацій, кореляція між оцінками патологоанатомів виявилася слабшою (середнє значення r2=0,83) - хоча вона залишається в межах прийнятного діапазону.
Результати: Аналіз парних порівнянь кількісного визначення Ki-67 на солідних пухлинах.
Кореляція, що спостерігалася при зіставленні ШІ з патологоанатомами, була від задовільної до сильної (r2=0,83/0,82/0,94), в той час, як кореляція між Halo® і оцінкою патологоанатомів була переважно задовільною (r2=0,76/0,80/0,89).
Кореляція між трьома патологоанатомами була слабшою (r2=0,78 для B-A, r2=0,86 для C-A і r2=0,85 для C-B): найслабшою ланкою був пато A-Halo (r2=0,76).
Для головного мозку, легень, сечового міхура, товстої кишки і матки кореляції між Aiforia Platform-Halo і між патологоанатомічними порівняннями були загалом узгодженими і високими (r2>0,90).
Значні відмінності між патологами спостерігалися в залежності від органу. На відміну від цього, оцінки, отримані за допомогою програмного забезпечення для аналізу зображень, залишалися стабільно близькими.
Наприклад, при оцінці Ki-67 лімфатичних вузлів кореляція між Aiforia Platform і Halo становила 0,98, тоді як міжпатологоанатомічна кореляція становила лише 0,44 (C-B).
Слід зазначити, що з 19 досліджених первинних пухлин лише рак шлунка продемонстрував кореляцію нижче 0,75 між програмним забезпеченням для аналізу зображень (r2=0,74), тоді як міжпатологоанатомічна кореляція все ще залишається високою (від 0,86 до 0,95).
Висновок
Ці результати демонструють, що нове програмне забезпечення для аналізу зображень, таке як Halo®, та інструменти аналізу зображень на основі штучного інтелекту, такі як Aiforia®, надають цінну підтримку в галузі аналізу зображень, дозволяючи значно зменшити варіабельність між патологами при оцінці солідних пухлин за системою Ki-67.
ДЖЕРЕЛО: https://www.news-medical.net
Щоб дати відповіді на запитання до цього матеріалу та отримати бали,
будь ласка, зареєструйтеся або увійдіть як користувач.
Реєстрація
Вхід
Матеріали з розділу

Карта поширення ракових клітин в організмі

Зв'язок між забрудненням повітря та підвищ ...

Дослідники з’ясовують, чому ген TP53 особл ...

Дослідження висвітлює історію успіху вакци ...

Чи безпечна імунотерапія раку під час вагі ...

Скажи мені, ChatGPT, чи це меланома?
