PACpAInt:組織学スライド上の膵臓腺癌の分子サブタイプを同定するための深層学習アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Saillard, C.; Delecourt, F.; Schmauch, B.; Moindrot, O.; Svrcek, M.; Bardier-Dupas, A.; Emile, J.-F.; Ayadi, M.; Rebours, V.; de Mestier, L.; Hammel, P.; Neuzillet, C.; Bachet, J.-B.; Iovanna, J.; Dusetti, N.; Blum, Y.; Richard, M.; Kermezli, Y.; Paradis, V.; Zaslavskiy, M.; Courtiol, P.; Kamoun, A.; Nicolle, R.; Cros, J.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202217462857822 整理番号：22P0031638

PACpAInt:組織学スライド上の膵臓腺癌の分子サブタイプを同定するための深層学習アプローチ【JST・京大機械翻訳】

PACpAInt: a deep learning approach to identify molecular subtypes of pancreatic adenocarcinoma on histology slides

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発行年： 2022年01月05日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月05日
JST資料番号： O7001B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

膵管腺癌(PAC)は,大きな予後とセラノスティック値を保持する異なるトランスクリプトミクス分子サブタイプを有する高度に不均一なプラスチック腫瘍である。PACpAIntを開発し,深部学習モデルを用いた多段階アプローチを開発し,腫瘍細胞型とその分子表現型を解像度でルーチン組織学的調製で決定して,以前には達成できなかった大規模スケールでの完全な腫瘍内不均一性を解読できた。PACpAIntは3つの検証コホートにおいてスライドレベルで分子サブタイプを効果的に同定し,独立した予後値を有した。それは,生存に影響を及ぼす腫瘍の39%の症例において,スライド間不均一性を同定した。細胞レベルで生活すると,PACpAIntは,古典的および基底様表現型を共riedする中間表現型およびハイブリッド腫瘍と同様に,”純粋”古典的および基底様主要サブタイプを同定した。これらの新規人工知能に基づくサブタイプは,腫瘍内の基底様細胞の割合と共に強い予後影響を有した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

消化器の腫よう , 腫ようの化学・生化学・病理学

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