Computational characterization of lymphocyte topology on whole slide images of glomerular diseases
Notice bibliographique
Résumé
The complexity of distribution of inflammatory cells in the kidney is not well captured by conventional semiquantitative visual assessment. This study aims to computationally quantify the topology of lymphocytic inflammation and tested its clinical relevance. N=333 NEPTUNE/CureGN participants (N=155 focal segmental glomerulosclerosis (FSGS) and N=178 Minimal Change Disease (MCD) with available clinical/demographic data and 1 Hematoxylin & Eosin-stained whole slide image (WSI), were included. Deep learning models were applied to segment cortex and lymphocytes. Graph modeling, where nodes were defined as lymphocytes and edges as the spatial connections between cortical lymphocytes, were applied to all WSIs. We then developed a novel graph-based habitat clustering algorithm to identify dense vs. sparse lymphocytic habitats. From each habitat, 26 high-throughput quantitative pathomic features were extracted to capture cell density, connectivity, clustering, and centrality. The association of these pathomic features with disease progression (40% eGFR decline or kidney replacement therapy) was assessed using LASSO-regularized Cox proportional hazards models. Clinical and demographic characteristics were added as potential confounders. Kaplan-Meier survival analysis with log-rank test was used to evaluate risk stratification. Two validation strategies were applied: (i) training on NEPTUNE with external validation on CureGN data, and (ii) using an 80/20 data partition of the combined datasets for training and validation, respectively. Multivariable Cox models integrating clinical/demographic variables with graph features achieved validation concordance index of 0.736±0.072 in the CureGN external validation and 0.757±0.071 in the combined validation dataset. The average degree feature (overall connectivity) in dense habitat and k-core feature (clustering pattern strength) in sparse habitat revealed consistent association with clinical outcome. The topological characterization of lymphocytic inflammation identifies immune habits, capturing the complexity of pattern of inflammation beyond human vision. These pathomic/topology signatures represent potential digital biomarkers that can enhance our ability to prognosticate/predict clinical outcome in MCD/FSGS.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».