Abstract PO-080: Predicting relapse in patients with triple negative breast cancer (TNBC) using a deep-learning approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The abundance and/or precise location of tumor infiltrating lymphocytes (TILs), especially CD8+ T cells, can serve as a prognostic indicator in various types of solid tumors. However, it is often difficult to select an appropriate algorithm in order to stratify patients into well-defined risk groups. More importantly, patient stratification results often depends on the selection of tumor regions, where subjective judgement could affect the final results. On the other hand, machine-learning approaches can help to stratify patients in an objective and automatic fashion. Based on immunofluorescence (IF) images of CD8+ T lymphocytes and cancer cells, we develop a machine-learning approach which can predict the risk of relapse for patients with Triple Negative Breast Cancer (TNBC). Tumor-section images from 9 patients with poor outcome and 15 patients with good outcome were used as a training set. Tumor-section images of 29 patients in an independent cohort were used to test the predictive power of our algorithm. One of the key innovations is dissecting the section images into patches in a size of 640 µm x 640 µm for training and test, which allows one to make use of the information in the section images despite the small number of patients. In the test cohort, 6 (out of 29) patients who belong to the poor-outcome group were all correctly identified by our algorithm; for the 23 (out of 29) patients who belong to the good-outcome group, 17 were correctly predicted with some evidence that improvement is possible if other measures, such as the grade of tumors, are factored in. Our approach does not involve arbitrarily defined metrics and can be applied to other types of cancer in which the abundance/location of CD8+ T lymphocytes/other types of cells is an indicator of prognosis. Furthermore, we showed that using limited parts of the tumor section image for predictions would give rise to inaccurate results, which suggests that tumor heterogeneity should be carefully taken into account for a rigorous evaluation of the outcome. In summary, despite the limited number of patients, we demonstrated that the deep-learning approach can make good use information in the infiltration pattern of CD8+ T lymphocytes and thereby enable prognosis. Additional data collection efforts should be made to eventually enable a more rigorous analysis. Citation Format: Guangyuan Yu, Xuefei Li, Ting-Fang He, Tina Gruosso, Dongmei Zuo, Margarita Souleimanova, Valentina Muñoz Ramos, Atilla Omeroglu, Sarkis Meterissian, Marie-Christine Guiot, Li Yang, Yuan Yuan, Morag Park, Peter P. Lee, Herbert Levine. Predicting relapse in patients with triple negative breast cancer (TNBC) using a deep-learning approach [abstract]. In: Proceedings of the AACR Virtual Special Conference on Tumor Heterogeneity: From Single Cells to Clinical Impact; 2020 Sep 17-18. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2020;80(21 Suppl):Abstract nr PO-080.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».