Fractal analysis of nuclear histology integrates tumor and stromal features into a single prognostic factor of the oral cancer microenvironment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The lack of prognostic biomarkers in oral squamous cell carcinoma (OSCC) has hampered treatment decision making and survival in OSCC remains poor. Histopathological features are used for prognostication in OSCC and, although useful for predicting risk, manual assessment of histopathology is subjective and labour intensive. In this study, we propose a method that integrates multiple histopathological features of the tumor microenvironment into a single, digital pathology-based biomarker using nuclear fractal dimension (nFD) analysis. METHODS: One hundred and seven consecutive OSCC patients diagnosed between 1998 and 2006 in Calgary, Canada were included in the study. nFD scores were generated from DAPI-stained images of tissue microarray (TMA) cores. Ki67 protein expression was measured in the tumor using fluorescence immunohistochemistry (IHC) and automated quantitative analysis (AQUA®). Lymphocytic infiltration (LI) was measured in the stroma from haematoxylin-eosin (H&E)-stained TMA slides by a pathologist. RESULTS: Twenty-five (23.4%) and 82 (76.6%) patients were classified as high and low nFD, respectively. nFD was significantly associated with pathological tumor-stage (pT-stage; P = 0.01) and radiation treatment (RT; P = 0.01). High nFD of the total tumor microenvironment (stroma plus tumor) was significantly associated with improved disease-specific survival (DSS; P = 0.002). No association with DSS was observed when nFD of either the tumor or the stroma was measured separately. pT-stage (P = 0.01), pathological node status (pN-status; P = 0.02) and RT (P = 0.03) were also significantly associated with DSS. In multivariate analysis, nFD remained significantly associated with DSS [HR 0.12 (95% CI 0.02-0.89, P = 0.04)] in a model adjusted for pT-stage, pN-status and RT. We also found that high nFD was significantly associated with high tumor proliferation (P < 0.0001) and high LI (P < 0.0001), factors that we and others have shown to be associated with improved survival in OSCC. CONCLUSIONS: We provide evidence that nFD analysis integrates known prognostic factors from the tumor microenvironment, such as proliferation and immune infiltration, into a single digital pathology-based biomarker. Prospective validation of our results could establish nFD as a valuable tool for clinical decision making in OSCC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».