MACHINE LEARNING CAN IDENTIFY AN ANTINUCLEAR ANTIBODY PATTERN THAT MAY RULE OUT SYSTEMIC AUTOIMMUNE RHEUMATIC DISEASES
Notice bibliographique
Résumé
O032 / #273 Topic:AS23 - SLE-Diagnosis, Manifestations, & Outcomes ABSTRACT CONCURRENT SESSION 05: EMERGING INSIGHTS ON THE MANAGEMENT OF LUPUS MANIFESTATIONS AND COMORBIDITIES 23-05-2025 1:40 PM - 2:40 PM Background/Purpose Antinuclear antibody (ANA) testing is used to screen for systemic autoimmune rheumatic diseases (SARD) like systemic lupus erythematosus. It is well established that a nuclear dense fine-speckled (DFS) ANA pattern (AC-2), being rare among SARD patients, decreases the likelihood of these conditions. However, the AC-2 pattern is challenging for lab technologists to accurately identify due to similarities with other patterns, ie, AC-4 (speckled) and AC-30 (nuclear speckled with mitotic plate staining), whichareassociated with SARDs. We determined if machine learning could accurately differentiate between AC-2 and SARD-related AC-4/AC-30 patterns. Methods 13,671 ANA images from SLE patients enrolled in the Systemic Lupus International Collaborating Clinics Inception Cohort (SLICC, n=2,825 images), non-SLE subjects enrolled in the Ontario Health Study (OHS, n=10,639 images), and the International Consensus on ANA Patterns (ICAP, n=207 images) were analyzed. All SLICC and OHS ANA were performed in one central laboratory using IFA on HEp-2 cells (NovaLite, Werfen, SD) and read on a digital IFA microscope (NovaView, Werfen, SD). A lab technologist (HH) with >30 years of experience identified AC-2, AC-4, and AC-30 images. Images were resized to 224x224 pixels. Three machine learning models (ANA Reader©) using a convolutional neural network (CNN) and an image feature extractor were developed to differentiate AC-2 from the other patterns. We also merged the outputs of all 3 CNNs to create a combined ANA Reader© model. 80% of the images were used for training and 20% for validation. We compared the performance of the 4 machine learning models (lab technologist as the reference standard) to determine the best prediction model. Results The lab technologist identified 308 AC-2, 957 AC-4, and 379 AC-30 images. All 4 models performed similarly with high area-under-the-curve (AUC) scores ranging from 96.5%-97.1% (Table 1). When comparing other performance metrics, the combined ANA Reader© model performed the best with the highest accuracy (93.0%), precision (92.7%), specificity (93.2%), and F1 score (92.7%). It was tied with another CNN model (Model 2) for the second most sensitive model (92.7%). Table 1. Comparison of different ANA Reader© convolutional neural network (CNN) models and a combined model to differentiate between AC-2 vs. AC-4 and AC-30 antinuclear antibody (ANA) patterns. Conclusions We developed a highly precise and accurate machine learning model, ANA Reader©, that discriminates the nuclear DFS pattern (AC-2) from other similar ANA patterns, potentially speeding up the differentiation of those at risk vs. not at risk of SARDs and reducing the need for unnecessary rheumatologic investigations or assessments. External validation of our model in other cohorts will be done before this model is adopted into laboratories and clinical practice.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».