Abstract A048: Weakly supervised prediction of <i>EGFR</i> mutation status and early metastasis of lung adenocarcinoma whole slide histopathology images using artificial intelligence
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lung cancer is the leading cause of cancer-related mortality worldwide. Adenocarcinoma is the most common histological subtype, followed by squamous cell carcinoma. Treatment of lung cancer depends on clinical stage and pathological types. Current guidelines for lung adenocarcinoma recommend testing for EGFR mutations, as patients with these mutations may respond to tyrosine kinase inhibitors. Screening for brain metastasis using magnetic resonance imaging (MRI) is also recommended in all patients with newly diagnosed lung adenocarcinoma. Digital pathology and artificial intelligence (AI) methods have shown promise benefits in analyzing histopathology images. In this study, we developed annotation-free, whole slide image AI algorithms to predict EGFR mutation status and early metastasis of lung adenocarcinoma. The algorithms were trained using a weakly supervised framework on digitalized pathology images. Results showed that the model differentiated adenocarcinoma and squamous cell carcinoma with AUC of 0.9634 and 0.9495, respectively, surpassing previous 4x magnification models. For predicting EGFR mutation status in lung adenocarcinoma, the model trained on 1,572 images achieved an AUC of 0.6824 in the same-site test set and 0.6563 in an independent cross-site set, showing varying performance across different histologic subtypes. Lastly, a weakly supervised algorithm was developed to predict distant metastasis within six months, achieving an AUC of 0.7460 in the test set and 0.7330 in an independent cross-site set. Our results demonstrate that AI can successfully predict EGFR mutation status and early metastasis of lung adenocarcinoma directly from histopathology images without additional annotations, which could enable more efficient diagnosis and treatment planning clinically. Our AI algorithms have the potential to improve patient outcomes by assisting pathologists in making critical diagnostic decisions for lung adenocarcinoma patients. Citation Format: Chi-Long Chen, Chi-Chung Chen, Tzu-Hao Chang, Ming-Shu Hsieh, Chao-Yuan Yeh, Cheng-Yu Chen. Weakly supervised prediction of EGFR mutation status and early metastasis of lung adenocarcinoma whole slide histopathology images using artificial intelligence [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: Artificial Intelligence and Machine Learning; 2025 Jul 10-12; Montreal, QC, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2025;31(13_Suppl):Abstract nr A048.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».