Histomolekulare Klassifikation des Urothelkarzinoms der Harnblase
Hintergrund Muskelinvasive Urothelkarzinome (MIUC) der Harnblase repräsentieren ca. 25 % aller Urothelkarzinome (UC) und weisen eine 5‑Jahres-Überlebensrate von ca. 50 % auf. Bisher haben Erkenntnisse aus der molekularen Klassifikation der MIUCs noch keinen Einfluss auf die klinische Praxis genommen...
Ausführliche Beschreibung
Gespeichert in:
| Autor*in: |
Stoll, Alexandra K. [verfasserIn] |
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| Erschienen: |
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Histomolekulare Klassifikation des Urothelkarzinoms der Harnblase |
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Hintergrund Muskelinvasive Urothelkarzinome (MIUC) der Harnblase repräsentieren ca. 25 % aller Urothelkarzinome (UC) und weisen eine 5‑Jahres-Überlebensrate von ca. 50 % auf. Bisher haben Erkenntnisse aus der molekularen Klassifikation der MIUCs noch keinen Einfluss auf die klinische Praxis genommen. Ziel Ziel der Arbeit ist die Vorhersage molekularer Konsensus-Subtypen in MIUCs mittels Künstlicher Intelligenz (KI) anhand histologischer Hämatoxylin-Eosin(HE)-Schnitte. Material und Methoden Durchgeführt wurde ein pathologisches Review und die Annotation von Tumorarealen in der Bladder-Cancer(BLCA)-Kohorte (N = 412) des „The Cancer Genome Atlas“ (TCGA) und der BLCA-Kohorte (N = 181) des Dr. Senckenbergischen Instituts für Pathologie (SIP). Anhand der annotierten Histomorphologie zur Vorhersage molekularer Subtypen wurde ein KI-Modell trainiert. Ergebnisse In einer 5fachen Kreuzvalidierung mit TCGA-Fällen (N = 274), internem TCGA-Testset (N = 18) und externem SIP-Testset (N = 27) erreichten wir durchschnittliche Werte der „area under the receiver operating characteristic curve“ (AUROC) von jeweils 0,73, 0,8 und 0,75 zur Klassifikation der verwendeten molekularen Subtypen „luminal“, „basal/squamous“ und „stroma-rich“. Durch Training auf Korrelationen zu einzelnen molekularen Subtypen statt auf eine Subtypzuordnung pro Fall konnte die KI-Vorhersage von Subtypen signifikant verbessert werden. Diskussion Nachfolgestudien mit RNA-Extraktion aus verschiedenen Bereichen KI-vorhergesagter molekularer Heterogenität könnten molekulare Klassifikationen und damit die darauf trainierten KI-Modelle verbessern. © The Author(s) 2024 |
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Hintergrund Muskelinvasive Urothelkarzinome (MIUC) der Harnblase repräsentieren ca. 25 % aller Urothelkarzinome (UC) und weisen eine 5‑Jahres-Überlebensrate von ca. 50 % auf. Bisher haben Erkenntnisse aus der molekularen Klassifikation der MIUCs noch keinen Einfluss auf die klinische Praxis genommen. Ziel Ziel der Arbeit ist die Vorhersage molekularer Konsensus-Subtypen in MIUCs mittels Künstlicher Intelligenz (KI) anhand histologischer Hämatoxylin-Eosin(HE)-Schnitte. Material und Methoden Durchgeführt wurde ein pathologisches Review und die Annotation von Tumorarealen in der Bladder-Cancer(BLCA)-Kohorte (N = 412) des „The Cancer Genome Atlas“ (TCGA) und der BLCA-Kohorte (N = 181) des Dr. Senckenbergischen Instituts für Pathologie (SIP). Anhand der annotierten Histomorphologie zur Vorhersage molekularer Subtypen wurde ein KI-Modell trainiert. Ergebnisse In einer 5fachen Kreuzvalidierung mit TCGA-Fällen (N = 274), internem TCGA-Testset (N = 18) und externem SIP-Testset (N = 27) erreichten wir durchschnittliche Werte der „area under the receiver operating characteristic curve“ (AUROC) von jeweils 0,73, 0,8 und 0,75 zur Klassifikation der verwendeten molekularen Subtypen „luminal“, „basal/squamous“ und „stroma-rich“. Durch Training auf Korrelationen zu einzelnen molekularen Subtypen statt auf eine Subtypzuordnung pro Fall konnte die KI-Vorhersage von Subtypen signifikant verbessert werden. Diskussion Nachfolgestudien mit RNA-Extraktion aus verschiedenen Bereichen KI-vorhergesagter molekularer Heterogenität könnten molekulare Klassifikationen und damit die darauf trainierten KI-Modelle verbessern. © The Author(s) 2024 |
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Hintergrund Muskelinvasive Urothelkarzinome (MIUC) der Harnblase repräsentieren ca. 25 % aller Urothelkarzinome (UC) und weisen eine 5‑Jahres-Überlebensrate von ca. 50 % auf. Bisher haben Erkenntnisse aus der molekularen Klassifikation der MIUCs noch keinen Einfluss auf die klinische Praxis genommen. Ziel Ziel der Arbeit ist die Vorhersage molekularer Konsensus-Subtypen in MIUCs mittels Künstlicher Intelligenz (KI) anhand histologischer Hämatoxylin-Eosin(HE)-Schnitte. Material und Methoden Durchgeführt wurde ein pathologisches Review und die Annotation von Tumorarealen in der Bladder-Cancer(BLCA)-Kohorte (N = 412) des „The Cancer Genome Atlas“ (TCGA) und der BLCA-Kohorte (N = 181) des Dr. Senckenbergischen Instituts für Pathologie (SIP). Anhand der annotierten Histomorphologie zur Vorhersage molekularer Subtypen wurde ein KI-Modell trainiert. Ergebnisse In einer 5fachen Kreuzvalidierung mit TCGA-Fällen (N = 274), internem TCGA-Testset (N = 18) und externem SIP-Testset (N = 27) erreichten wir durchschnittliche Werte der „area under the receiver operating characteristic curve“ (AUROC) von jeweils 0,73, 0,8 und 0,75 zur Klassifikation der verwendeten molekularen Subtypen „luminal“, „basal/squamous“ und „stroma-rich“. Durch Training auf Korrelationen zu einzelnen molekularen Subtypen statt auf eine Subtypzuordnung pro Fall konnte die KI-Vorhersage von Subtypen signifikant verbessert werden. Diskussion Nachfolgestudien mit RNA-Extraktion aus verschiedenen Bereichen KI-vorhergesagter molekularer Heterogenität könnten molekulare Klassifikationen und damit die darauf trainierten KI-Modelle verbessern. © The Author(s) 2024 |
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