Quantitative digital histopathology and machine learning to predict pathological complete response to chemotherapy in breast cancer patients using pre-treatment tumor biopsies
Notice bibliographique
Résumé
Complete pathological response (pCR) to neoadjuvant chemotherapy (NAC) is a prognostic factor for breast cancer (BC) patients and is correlated with improved survival. However, pCR rates are variable to standard NAC, depending on BC subtype. This study investigates quantitative digital histopathology coupled with machine learning (ML) to predict NAC response a priori. Clinicopathologic data and digitized slides of BC core needle biopsies were collected from 149 patients treated with NAC. The nuclei within the tumor regions were segmented on the histology images of biopsy samples using a weighted U-Net model. Five pathomic feature subsets were extracted from segmented digitized samples, including the morphological, intensity-based, texture, graph-based and wavelet features. Seven ML experiments were conducted with different feature sets to develop a prediction model of therapy response using a gradient boosting machine with decision trees. The models were trained and optimized using a five-fold cross validation on the training data and evaluated using an unseen independent test set. The prediction model developed with the best clinical features (tumor size, tumor grade, age, and ER, PR, HER2 status) demonstrated an area under the ROC curve (AUC) of 0.73. Various pathomic feature subsets resulted in models with AUCs in the range of 0.67 and 0.87, with the best results associated with the graph-based and wavelet features. The selected features among all subsets of the pathomic and clinicopathologic features included four wavelet and three graph-based features and no clinical features. The predictive model developed with these features outperformed the other models, with an AUC of 0.90, a sensitivity of 85% and a specificity of 82% on the independent test set. The results demonstrated the potential of quantitative digital histopathology features integrated with ML methods in predicting BC response to NAC. This study is a step forward towards precision oncology for BC patients to potentially guide future therapies.
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 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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».