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Regression-based Deep-Learning predicts molecular biomarkers from pathology slides

生物标志物 范畴变量 生物标志物发现 结直肠癌 回归 癌症 计算机科学 回归分析 机器学习 肿瘤科 人工智能 医学 生物 内科学 统计 数学 蛋白质组学 基因 生物化学
作者
Omar S.M. El Nahhas,Chiara Maria Lavinia Loeffler,Zunamys I. Carrero,Marko van Treeck,Fiona R. Kolbinger,Katherine Hewitt,Hannah S. Muti,Mara Graziani,Qinghe Zeng,Julien Caldéraro,Nadina Ortiz‐Brüchle,Tanwei Yuan,Michael Hoffmeister,Hermann Brenner,Alexander Brobeil,Jorge S. Reis‐Filho,Jakob Nikolas Kather
出处
期刊:Nature Communications [Nature Portfolio]
卷期号:15 (1) 被引量:33
标识
DOI:10.1038/s41467-024-45589-1
摘要

Deep Learning (DL) can predict biomarkers from cancer histopathology. Several clinically approved applications use this technology. Most approaches, however, predict categorical labels, whereas biomarkers are often continuous measurements. We hypothesize that regression-based DL outperforms classification-based DL. Therefore, we develop and evaluate a self-supervised attention-based weakly supervised regression method that predicts continuous biomarkers directly from 11,671 images of patients across nine cancer types. We test our method for multiple clinically and biologically relevant biomarkers: homologous recombination deficiency score, a clinically used pan-cancer biomarker, as well as markers of key biological processes in the tumor microenvironment. Using regression significantly enhances the accuracy of biomarker prediction, while also improving the predictions' correspondence to regions of known clinical relevance over classification. In a large cohort of colorectal cancer patients, regression-based prediction scores provide a higher prognostic value than classification-based scores. Our open-source regression approach offers a promising alternative for continuous biomarker analysis in computational pathology.
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