Artificial intelligence-guided tissue analysis combined with immune infiltrate assessment predicts stage III colon cancer outcomes in PETACC08 study.

e

Abstract:

OBJECTIVE:Diagnostic tests, such as Immunoscore, predict prognosis in patients with colon cancer. However, additional prognostic markers could be detected on pathological slides using artificial intelligence tools. DESIGN:We have developed a software to detect colon tumour, healthy mucosa, stroma and immune cells on CD3 and CD8 stained slides. The lymphocyte density and surface area were quantified automatically in the tumour core (TC) and invasive margin (IM). Using a LASSO algorithm, DGMate (DiGital tuMor pArameTErs), we detected digital parameters within the tumour cells related to patient outcomes. RESULTS:Within the dataset of 1018 patients, we observed that a poorer relapse-free survival (RFS) was associated with high IM stromal area (HR 5.65; 95% CI 2.34 to 13.67; p<0.0001) and high DGMate (HR 2.72; 95% CI 1.92 to 3.85; p<0.001). Higher CD3+ TC, CD3+ IM and CD8+ TC densities were significantly associated with a longer RFS. Analysis of variance showed that CD3+ TC yielded a similar prognostic value to the classical CD3/CD8 Immunoscore (p=0.44). A combination of the IM stromal area, DGMate and CD3, designated 'DGMuneS', outperformed Immunoscore when used in estimating patients' prognosis (C-index=0.601 vs 0.578, p=0.04) and was independently associated with patient outcomes following Cox multivariate analysis. A predictive nomogram based on DGMuneS and clinical variables identified a group of patients with less than 10% relapse risk and another group with a 50% relapse risk. CONCLUSION:These findings suggest that artificial intelligence can potentially improve patient care by assisting pathologists in better defining stage III colon cancer patients' prognosis.

人工智能引导的组织分析结合免疫浸润评估预测 PETACC08 研究中的 III 期结肠癌结局。

c

摘要:

目的: 诊断测试,如免疫核心,预测结肠癌患者的预后。然而,使用人工智能工具可以在病理切片上检测到额外的预后标志物。 设计: 我们开发了一个软件,在 CD3 和 CD8 染色的载玻片上检测结肠肿瘤、健康粘膜、间质和免疫细胞。肿瘤核心 (TC) 和侵袭性边缘 (IM) 的淋巴细胞密度和表面积自动定量。使用 LASSO 算法 DGMate (数字肿瘤参数),我们检测了与患者预后相关的肿瘤细胞内的数字参数。 结果: 在 1018 例患者的数据集中,我们观察到较低的无复发生存期 (RFS) 与高 IM 基质面积相关 (HR 5.65; 95% ci 2.34 ~ 13.67; p<0.0001) 和高 DGMate (HR 2.72; 95% CI 1.92 ~ 3.85; p<0.001)。较高的 CD3 + TC 、 CD3 + IM 和 CD8 + TC 密度与较长的 RFS 显著相关。方差分析显示,CD3 + TC 产生的预后价值与经典的 CD3/CD8 免疫核心相似 (p = 0.44)。当用于估计患者预后时,IM 基质面积、 DGMate 和 CD3 (指定为 “dgmus”) 的组合优于免疫核心 (C 指数 = 0.601 vs 0.578,p = 0.04) cox 多因素分析后与患者预后独立相关。基于 dgmune 和临床变量的预测列线图确定了一组复发风险小于 10% 的患者和另一组复发风险为 50% 的患者。 结论: 这些研究结果表明,人工智能可以通过协助病理学家更好地确定 III 期结肠癌患者的预后,从而潜在地改善患者护理。

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GUT

研究方向:医学-胃肠肝病学
IF:19.819
IF值的bai意思是影响因子。是汤森路透(duThomson Reuters)出品的期刊引证报告zhi(Journal Citation Reports,JCR)中的一项数据。 影响因子dao目前的计算方法是:IF=C/(M+N)。以2017年IF的计算为例,M为该期刊2015年发表的文章数量,N为该期刊2016年发表的文章数量,C为该期刊2015和2016年两年发表的文章在2017年这一年被引用的
出版周期: ENGLAND
中科院分区:Q4 来稿接收率:约 % 审稿周期:平均1.5月
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YES
1960
0017-5749
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GUT 期刊简介

英文简介:

Gut, a leading international journal in gastroenterology has an established reputation for publishing first class clinical research of the alimentary tract, the liver, biliary tree and pancreas.

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《肠道》是国际领先的胃肠病学杂志,以发表消化道、肝脏、胆道和胰腺的一流临床研究而享有盛誉。

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