Using Deep Learning to Predict Final HER2 Status in Invasive Breast Cancers That are Equivocal (2+) by Immunohistochemistry
Notice bibliographique
Résumé
Invasive breast carcinomas are routinely tested for HER2 using immunohistochemistry (IHC), with reflex in situ hybridization (ISH) for those scored as equivocal (2+). ISH testing is expensive, time-consuming, and not universally available. In this study, we trained a deep learning algorithm to directly predict HER2 gene amplification status from HER2 2+ IHC slides. Data included 115 consecutive cases of invasive breast carcinoma scored as 2+ by IHC that had follow-up HER2 ISH testing. An external validation data set was created from 36 HER2 IHC slides prepared at an outside institution. All internal IHC slides were digitized and divided into training (80%), and test (20%) sets with 5-fold cross-validation. Small patches (256×256 pixels) were randomly extracted and used to train convolutional neural networks with EfficientNet B0 architecture using a transfer learning approach. Predictions for slides in the test set were made on individual patches, and these predictions were aggregated to generate an overall prediction for each slide. This resulted in a receiver operating characteristic area under the curve of 0.83 with an overall accuracy of 79% (sensitivity=0.70, specificity=0.82). Analysis of external validation slides resulted in a receiver operating characteristic area under the curve of 0.79 with an overall accuracy of 81% (sensitivity=0.50, specificity=0.82). Although the sensitivity and specificity are not high enough to negate the need for reflexive ISH testing entirely, this approach may be useful for triaging cases more likely to be HER2 positive and initiating treatment planning in centers where HER2 ISH testing is not readily available.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».