Mapping the landscape of histomorphological cancer phenotypes using self-supervised learning on unannotated pathology slides

表型 数字化病理学 计算生物学 人工智能 免疫分型 表型筛选 病理 生物 计算机科学 医学 基因 遗传学 流式细胞术
作者
Adalberto Claudio Quiros,Nicolas Coudray,Anna Yeaton,Xinyu Yang,Bojing Liu,Hortense Le,Luis Chiriboga,Afreen Karimkhan,Navneet Narula,David A. Moore,Christopher Y. Park,Harvey I. Pass,André L. Moreira,John Le Quesne,Aristotelis Tsirigos,Ke Yuan
出处
期刊:Nature Communications [Nature Portfolio]
卷期号:15 (1)
标识
DOI:10.1038/s41467-024-48666-7
摘要

Abstract Cancer diagnosis and management depend upon the extraction of complex information from microscopy images by pathologists, which requires time-consuming expert interpretation prone to human bias. Supervised deep learning approaches have proven powerful, but are inherently limited by the cost and quality of annotations used for training. Therefore, we present Histomorphological Phenotype Learning, a self-supervised methodology requiring no labels and operating via the automatic discovery of discriminatory features in image tiles. Tiles are grouped into morphologically similar clusters which constitute an atlas of histomorphological phenotypes (HP-Atlas), revealing trajectories from benign to malignant tissue via inflammatory and reactive phenotypes. These clusters have distinct features which can be identified using orthogonal methods, linking histologic, molecular and clinical phenotypes. Applied to lung cancer, we show that they align closely with patient survival, with histopathologically recognised tumor types and growth patterns, and with transcriptomic measures of immunophenotype. These properties are maintained in a multi-cancer study.
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