PiDeeL: Pathway-Informed Deep Learning Model for Survival Analysis and Pathological Classification of Gliomas
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Online assessment of tumor characteristics during surgery is important and has the potential to establish an intraoperative surgeon feedback mechanism. With the availability of such feedback, surgeons could decide to be more liberal or conservative regarding the resection of the tumor. While there are methods to perform metabolomics-based online tumor pathology prediction, their model complexity and, in turn, the predictive performance is limited by the small dataset sizes. Furthermore, the information conveyed by the feedback provided on the tumor tissue could be improved both in terms of content and accuracy. In this study, we propose a metabolic pathway-informed deep learning model, PiDeeL, to perform survival analysis and pathology assessment based on metabolite concentrations. We show that incorporating pathway information into the model architecture substantially reduces parameter complexity and achieves better survival analysis and pathological classification performance. With these design decisions, we show that PiDeeL improves tumor pathology prediction performance of the state-of-the-art in terms of the Area Under the ROC Curve (AUC-ROC) by 3.38% and the Area Under the Precision-Recall Curve (AUC-PR) by 4.06%. Similarly, with respect to the time-dependent concordance index (c-index), we observe that PiDeeL achieves better survival analysis performance (improvement up to 4.3%) when compared to the state-of-the-art. Moreover, we show that importance analyses performed on input metabolite features as well as pathway-specific hidden-layer neurons of PiDeeL provide insights into tumor metabolism. We foresee that the use of this model in the surgery room will help surgeons adjust the surgery plan on the fly and will result in better prognosis estimates tailored to surgical procedures. Availability The code is released at https://github.com/ciceklab/PiDeeL . The data used in this study is released at https://zenodo.org/record/7228791 . Contact cicek@cs.bilkent.edu.tr Supplementary information Supplementary data are available at Briefings in Bioinformatics online.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».