A novel deep learning-based algorithm combining histopathological features with tissue areas to predict colorectal cancer survival from whole-slide images

A novel deep learning-based algorithm combining histopathological features with tissue areas to predict colorectal cancer survival from whole-slide images - Journal of Translational Medicine

1. 本研究の学術的背景は、がんの診断と予後予測において病理学的画像評価が重要であることです。病理学的特徴や組織の領域を利用してがんの予後を予測する方法はいくつか提案されていますが、組織の領域と組織学的特徴を組み合わせてがんの生存予測を行う深層学習ベースのアルゴリズムについてはまだ十分な研究がなされていないという課題です。

2. 本研究の目的は、組織の領域と組織学的特徴を組み合わせた深層学習ベースのアルゴリズムを提案し、がんの生存予測においてその有効性を検証することです。本研究の学術的独自性と創造性は、既存の手法では捉えにくいこれらの要素を組み合わせてアルゴリズムを構築する点にあります。

3. 本研究の着想は、病理画像タスクにおける深層学習の適用例が増えていることから得られました。病理画像の生存予測においては、領域別の特徴や組織の量を考慮することが重要であり、そのような要素を組み込んだ深層学習モデルの開発が必要であるという認識から研究が行われました。関連する研究動向としては、画像から生存予測を行うための様々な手法が提案されていますが、本研究では組織の領域を適切に抽出し、組織学的特徴と組み合わせることでより優れた性能を実現することを目指しています。

4. 本研究では、がんの組織の領域と組織学的特徴を組み合わせた深層学習モデルを提案し、その有効性を検証しました。具体的には、Cancer Genome Atlas Colon Adenocarcinoma (TCGA-COAD) データセットを使用し、9つの異なる組織タイプからヒストパスオロジー情報を抽出しました。WSIの組織マップを画像処理技術を用いてセグメント化し、6つの生存モデルで評価指標としてコンコーダンス指数（C-index）を使用しました。その結果、組織学的特徴と組織の領域特徴を組み合わせたアルゴリズムががんの生存予測において有効であることを示しました。

5. 本研究の有効性は、比較実験によって検証されました。既存の手法であるWhole Slide Histopathological Images Survival Analysis framework (WSISA)と比較して、本研究の手法がより良い性能を示すことが確認されました。また、組織の領域特徴を組み込むことで、C-indexが2.5％向上することも明らかになりました。さらに、組織学的特徴と組織の領域特徴を組み合わせたアプローチによって、より高い性能（C-index = 0.704）が達成されたことも報告されました。