Computer-assisted image analysis of the tumor microenvironment on an oral tongue squamous cell carcinoma tissue microarray
Notice bibliographique
Résumé
Oral tongue squamous cell carcinoma (OTSCC) displays variable levels of immune cells within the tumor microenvironment. The quantity and localization of tumor infiltrating lymphocytes (TILs), specific functional TIL subsets (e.g., CD8+), and biomarker-expressing cells (e.g., PD-L1+) may have prognostic and predictive value. The purpose of this study was to evaluate the robustness and utility of computer-assisted image analysis tools to quantify and localize immunohistochemistry-based biomarkers within the tumor microenvironment on a tissue microarray (TMA). We stained a 91-patient OTSCC TMA with antibodies targeting CD3, CD4, CD8, FOXP3, IDO, and PD-L1. Cell populations were segmented into epithelial (tumor) or stromal compartments according to a mask derived from a pan-cytokeratin stain. Definiens Tissue Studio was used to enumerate marker-positive cells or to quantify the staining intensity. Automated methods were validated against manual tissue segmentation, cell count, and stain intensity quantification. Univariate associations of cell count and stain intensity with smoking status, stage, overall survival (OS), and disease-free survival (DFS) were determined. Our results revealed that the accuracy of automated tissue segmentation was dependent on the distance of the tissue section from the cytokeratin mask and the proportion of the tissue containing tumor vs. stroma. Automated and manual cell counts and stain intensities were highly correlated (Pearson coefficient range: 0.46-0.90; p < 0.001). Within this OTSCC cohort, smokers had significantly stronger PD-L1 stain intensity and higher numbers of CD3+, CD4+ and FOXP3+ TILs. In the subset of patients who had received adjuvant radiotherapy, a higher number of CD8+ TILs was associated with inferior OS and DFS. Taken together, this proof-of-principle study demonstrates the robustness and utility of computer-assisted image analysis for high-throughput assessment of multiple IHC markers on TMAs, with potential implications for studies on prognostic and predictive biomarkers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».