Multimodal risk stratification of non-metastatic lung adenocarcinoma using AI on histology and immunohistochemistry slides.
Notice bibliographique
Résumé
e20083 Background: While immunohistochemistry (IHC) slides are commonly used to assess the presence of actionable biomarkers, the recent advances in artificial intelligence (AI) focus exclusively on hematoxylin and eosin (H&E) slides. Nonetheless, many IHC slides, potentially rich in prognostic information, remain underexplored for risk stratification and outcome prediction. Our study aims to assess the complementarity of H&E and IHC slides through the development of a multimodal prognostic AI model for lung adenocarcinoma patients. Methods: We collected 1 H&E slide, 8 IHC slides (PD-L1, FOXP3, HELA2, CD3, CD4, CD8, CD163, KI67), and 2 double-stained slides (PDL1-CD163 and CD3-CD163) from 245 resected patients with lung adenocarcinoma at two different hospitals (median OS = 54.0 months [11.3 - 138.0]). Patients underwent various adjuvant treatments (chemotherapy n=92; immunotherapy n=4; other n=36; no treatment n=152). We cross-validated 11 AI models (one model per staining) to predict overall survival in these patients. We used Harell’s C-index and the 70-month cumulative AUC to evaluate the performance of our models. To assess their stratification power, each model’s predictions were split into high-risk and low-risk populations to compute a Hazard Ratio and a log-rank test p-value. Subsequently, a Cox proportional hazards model aggregated the predictions of the 11 models to compute a final risk score. We performed a grid search to find the combination of markers yielding the highest C-index. We calculated the hazard ratios to determine each biomarker's predictive value. Results: The H&E model was the best unimodal model, with a C-index of 0.69 [0.67 - 0.71]. The best-performing multivariate model was obtained by combining the risk scores from univariate models in a Cox regression using H&E, CD8, PD-L1, HELA2, and FOXP3 slides, reaching a C-index of 0.71 [0.69 - 0.73] (Table). We found that the predictions from H&E (HR = 1.39; P = 0.03) and PD-L1 (HR = 1.17; P = 0.04) were significantly associated with survival. Conclusions: By significantly improving patient stratification with non-metastatic lung adenocarcinoma, our multivariate model proves that some IHC markers contain complementary proteomic information to H&E slides. Consequently, this study paves the way for developing more comprehensive risk assessment tools from H&E and IHC stainings. [Table: see text]
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».