Weakly supervised learning on unannotated H&E‐stained slides predicts <scp><i>BRAF</i></scp> mutation in thyroid cancer with high accuracy
Notice bibliographique
Résumé
Deep neural networks (DNNs) that predict mutational status from H&E slides of cancers can enable inexpensive and timely precision oncology. Although expert knowledge is reliable for annotating regions informative of malignancy and other known histologic patterns (strong supervision), it is unreliable for identifying regions informative of mutational status. This poses a serious impediment to obtaining higher prognostic accuracy and discovering new knowledge of pathobiology. We used a weakly supervised learning technique to train a DNN to predict BRAF V600E mutational status, determined using DNA testing, in H&E-stained images of thyroid cancer tissue without regional annotations. Our discovery cohort was a tissue microarray of only 85 patients from a single hospital. On a large independent external cohort of 444 patients from other hospitals, the trained model gave an area under the receiver operating characteristic curve of 0.98 (95% CI 0.97-1.00), which is much higher than the previously reported results for detecting any mutation using H&E by DNNs trained using strong supervision. We also developed a visualization technique that can automatically highlight regions the DNN found most informative for predicting mutational status. Our visualization is spatially granular and highly specific in highlighting strong negative and positive regions and moves us toward explainable artificial intelligence. Using t-tests, we confirmed that the proportions of follicular or papillary histology and oncocytic cytology, as noted for each patient by a pathologist who was blinded to the mutational status, were significantly different between mutated and wildtype patients. However, based solely on these features noted by the pathologist, a logistic regression classifier gave an average area under the receiver operating characteristic curve of 0.78 in five-fold cross-validation, which is much lower than that obtained using the DNN. These results highlight the potential of weakly supervised learning for training DNN models for problems where the informative visual patterns and their locations are not known a priori. © 2021 The Pathological Society of Great Britain and Ireland. Published by John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».