Improved Prediction of Trimodality Therapy Response in Muscle-Invasive Bladder Cancer Using Deep Learning and Pathology-Optimized Expansion Microscopy
Notice bibliographique
Résumé
Trimodality therapy (TMT) is considered one of the first-line treatment options for muscle-invasive bladder cancer (MIBC). Regardless, a significant portion of patients with MIBC do not respond to this treatment, highlighting an urgent need for improved diagnostic tools [1,2]. Our study introduces a novel approach combining fluorescent in-situ hybridization (FISH), expansion microscopy, and state of the art deep learning models to enhance the prediction of MIBC treatment responsiveness [3-8]. In this pilot study involving a small cohort of MIBC patients, categorized as responders or non-responders based on clinical local response status at follow-up; patient tissue slides were stained with Hematoxylin-Eosin (H&E), and expanded tissue samples underwent fluorescent labelling using DAPI nuclear stain, wheat germ agglutinin, FISH staining with TelC and CENP-B box molecular probes. Preliminary results from the model that was trained with Magnify-processed samples showed 49% increase in area under curve (AUC) value compared to that of the model trained with images of H&E staining, along with significantly improved sensitivity and specificity metrics. The outcomes revealed that models trained on expansion microscopy images significantly outperformed those trained on conventional H&E images, with the expansion-trained model showing prominent evaluation results, indicating that the detailed cellular and molecular information captured through expansion microscopy substantially enhances the model's ability to predict treatment outcomes. Moreover, we used saliency maps and Gradient-weighted Class Activation Mapping (Grad-CAM) to elucidate the features and attention of the model in predicting treatment responses, providing insights into the model's prediction capability. In conclusion, our findings suggest that fluorescent staining of multiple markers and nuclear structures, coupled with expansion microscopy and deep learning, can potentially enhance the performance of models predicting TMT responsiveness in MIBC patients. The innovative method offers a cost-effective, accessible diagnostic tool for pathologists to enhance patient care and treatment decisions.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».