Data from Assessment of Automated Image Analysis of Breast Cancer Tissue Microarrays for Epidemiologic Studies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: A major challenge in studies of etiologic heterogeneity in breast cancer has been the limited throughput, accuracy, and reproducibility of measuring tissue markers. Computerized image analysis systems may help address these concerns, but published reports of their use are limited. We assessed agreement between automated and pathologist scores of a diverse set of immunohistochemical assays done on breast cancer tissue microarrays (TMA). Methods: TMAs of 440 breast cancers previously stained for estrogen receptor (ER)-α, progesterone receptor (PR), human epidermal growth factor receptor 2 (HER2), ER-β, and aromatase were independently scored by two pathologists and three automated systems (TMALab II, TMAx, and Ariol). Agreement between automated and pathologist scores of negative/positive was measured using the area under the receiver operating characteristics curve (AUC) and weighted κ statistics for categorical scores. We also investigated the correlation between immunohistochemical scores and mRNA expression levels. Results: Agreement between pathologist and automated negative/positive and categorical scores was excellent for ER-α and PR (AUC range = 0.98-0.99; κ range = 0.86-0.91). Lower levels of agreement were seen for ER-β categorical scores (AUC = 0.99-1.0; κ = 0.80-0.86) and both negative/positive and categorical scores for aromatase (AUC = 0.85-0.96; κ = 0.41-0.67) and HER2 (AUC = 0.94-0.97; κ = 0.53-0.72). For ER-α and PR, there was a strong correlation between mRNA levels and automated (ρ = 0.67-0.74) and pathologist immunohistochemical scores (ρ = 0.67-0.77). HER2 mRNA levels were more strongly correlated with pathologist (ρ = 0.63) than automated immunohistochemical scores (ρ = 0.41-0.49). Conclusions: Automated analysis of immunohistochemical markers is a promising approach for scoring large numbers of breast cancer tissues in epidemiologic investigations. This would facilitate studies of etiologic heterogeneity, which ultimately may allow improved risk prediction and better prevention approaches. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev; 19(4); 992–9. ©2010 AACR.
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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 | 0,017 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».