Искусственный интеллект для прогнозирования колоректального рака TMB-H на основе гистопатологических характеристик

Биомаркеры являются важными детерминантами подходящих и эффективных терапевтических подходов к различным заболеваниям, включая рак. Существует множество доказательств, указывающих на важность ингибиторов иммунных контрольных точек (ICI) против рака. и они показали многообещающие клинические преимущества для конкретной группы пациентов с колоректальным раком (CRC). Несколько отчетов продемонстрировали эффективность биомаркеров, таких как белковый лиганд запрограммированной смерти-1 (PD-L1), плотность инфильтрирующих опухоль лимфоцитов (TIL), и опухолевое мутационное бремя (TMB), для определения восприимчивости пациентов к эффективному использованию ИКИ в качестве терапевтических средств против рака.

Высокий уровень TMB (TMB-H), который отражает повышенное общее количество несинонимичных соматических мутаций на кодирующую область опухолевого генома и обычно получается из тестирования генной панели, признан многообещающим биомаркером для лечения различных солидных злокачественных опухолей методом ICI. Тем не мение, в клинической практике, Невозможно провести генное панельное тестирование для всех онкологических больных.

Доктор Йошифуми Шимада и его сотрудники из отделения пищеварительной и общей хирургии, Высшая школа медицинских и стоматологических наук, Университет Ниигаты, рассматривали TMB-H из конкретной подгруппы пациентов с CRC, как более надежный маркер для прогнозирования эффективности ICI, и разработал алгоритм на основе сверточной нейронной сети (CNN) для прогнозирования CRC TMB-H непосредственно на основе гистопатологических характеристик, особенно, TIL, полученные из препаратов, окрашенных гематоксилином и эозином (H&E). Репрезентативное микроскопическое изображение опухоли, окрашенной гематоксилином и эозином, опухоли колоректального рака с высокой мутационной нагрузкой, показано на прилагаемом рисунке. демонстрируя наличие инфильтрирующих опухоль лимфоцитов на значительно повышенном уровне по сравнению с нормальной окружающей тканью.

Цифровая информация из таких неопластических, а также неопухолевых изображений, полученных из когорты JP-CRC, преобразуется и нормализуется для построения прогнозирующей модели свернутой нейронной сети с использованием модели обучения Inception V3, от группы доктора Шимада. Модель на основе CNN, разработанная доктором Шимада и его коллегами, может не только снизить бремя правильной диагностики для патологов, но также предоставить необходимую информацию о реакции пациентов на терапию на основе ICI. без использования дорогих, трудоемкое и труднодоступное генетическое панельное тестирование. Это исследование доктора Шимады и его сотрудников опубликовано в недавнем выпуске журнала Журнал гастроэнтерологии (2021; т. 56:с. 547-559; https:/ / doi. org / 10. 1007 / s00535-021-01789-w).

Кроме того, Исследования группы доктора Шимада также предоставили средства для прогнозирования КРР TMB-H только с использованием информации TIL из слайдов H&E опухолевых тканей пациентов. Тем не мение, учитывая, что пациенты изучаемой когорты не получали ИКИ, после постановки диагноза TMB-H нельзя было сделать никаких выводов относительно их чувствительности к ICI, и было высказано предположение, что в будущем необходимо провести клинические испытания, чтобы выяснить, может ли только TIL быть полезным в качестве прогностического биомаркера эффективности ICI.

Доктор Шимада говорит о настоящем исследовании:" Мы разработали искусственный интеллект для прогнозирования генетических изменений при колоректальном раке путем глубокого обучения с использованием слайдов с гематоксилином и эозином. Этот искусственный интеллект важен для решения проблем, связанных с затратами, связанных с генетическим анализом, и содействия персонализированной медицине при колоректальном раке. . "

Общий, Исследования доктора Шимады и его коллег обеспечивают эффективный и надежный с точки зрения затрат и времени метод информирования врачей о том, может ли пациент с CRC, которого они обслуживают, получить пользу от ингибитора иммунной контрольной точки (включая ингибиторы белка PD-1 и его лиганда, PD-L1) терапия, без вовлечения использования генной панели.

• С низким содержанием клетчатки,
• Стент в стиле киригами для улучшения доставки лекарств при заболеваниях, поражающих трубчатые органы