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Enregistrement W2397554324 · doi:10.1158/1538-7445.sabcs15-p1-01-04

Abstract P1-01-04: Early stage breast cancer prognostication using whole tumor or Ki67 heterogeneity-based digital imaging

2016· article· en· W2397554324 sur OpenAlexaff
Michael Barnes, Chukka Srinivas, Cheng Xu, Sarah Dean, Somesh Singh, LA Henricksen, N Wik, Don Morris, Anthony M. Magliocco, Bonnie LaFleur

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiomics and Machine Learning in Medical Imaging
Établissements canadiensRoche (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBreast cancerImmunohistochemistryStage (stratigraphy)CohortOncologyCancerInternal medicineAdjuvant therapyPathologyRadiologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: Accurate prognosis of hormone-positive early stage breast cancer patients offers the opportunity to make more informed follow-up choices, for example the addition of adjuvant chemotherapy. More recently patient prognostication based on immunohistochemistry-scored protein expression (ER, PR, Her2 and Ki67) in the ATAC trial has been described as IHC4 (C-index of 0.78). However, IHC4 clinical translation has not occurred and may be hindered by the need for a clinically-validated standardized assay as well as pathologist scoring reproducibility. To address this idea, we employed a standardized assay system and automated scoring using digital image analysis to assess either whole tumor (WT) IHC expression values or Ki67 heterogeneity (Ki67H) quantification. The goals were to 1) establish a prognostic model based on and potentially improving the IHC4 concept and 2) improve pathologist scoring reproducibility. Material and Methods: A paraffin-embedded whole tissue cohort consisting of 120 cases of hormone-positive, HER2-negative, stage I and II, breast cancer patient samples were re-stained with standardized ER, PR, HER2, and Ki67 IHC assays. Three pathologists independently scored conventional glass slides microscopically (CM) and annotated WT on H&E and Ki67 heterogeneous regions on whole slide scanned images (WSI) for each case separately. The annotations were separately registered across serial stained slides and also scored via the digital pathology algorithm. Results: The mean patient age at the time of diagnosis is 63 years with a maximum follow-up of 18 years. Patients with regional and/or distal recurrence compose 26% of the cohort with a median recurrence free survival of 8.5 years. years. Clinical variables (CV) plus WT (C-index 0.74, r2 0.38) or Ki67H (C-index 0.77, r2 0.39) models improved on patient prognostication each as compared to the IHC4 plus CV (C-index 0.70, r2 0.19) in this cohort. High inter-pathologist reproducibility for the IHC score, as measured by concordance correlation coefficient was noted for Ki67H (0.90). Conclusions: Novel algorithmic scoring methodologies such as WT and Ki67H may improve on the IHC4 concept with high inter-pathology reproducibility. We are currently validating in a larger 600 patient cohort. Citation Format: Barnes M, Srinivas C, Xu C, Dean S, Singh S, Henricksen LA, Wik N, Morris D, Magliocco A, LaFleur B. Early stage breast cancer prognostication using whole tumor or Ki67 heterogeneity-based digital imaging. [abstract]. In: Proceedings of the Thirty-Eighth Annual CTRC-AACR San Antonio Breast Cancer Symposium: 2015 Dec 8-12; San Antonio, TX. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2016;76(4 Suppl):Abstract nr P1-01-04.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,359 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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