Enhancing predictive imaging biomarker discovery through treatment effect analysis

要約

個々の治療効果を予測する予測バイオマーカーを特定することは、個別化医療にとって重要であり、さまざまな分野にわたる意思決定に情報を提供します。
これらのバイオマーカーは、多くの場合ランダム化比較試験内の治療前データから抽出され、治療割り当てとは独立した予後バイオマーカーと区別する必要があります。
私たちの研究は、予測画像バイオマーカーの発見に焦点を当てており、治療前画像を活用して新たな因果関係を明らかにすることを目的としています。
以前のアプローチは、労働集約的な手作りまたは手動で派生した特徴に依存していたため、バイアスが生じる可能性がありました。
これに応えて、我々は、関連する画像の特徴を学習するために、治療前画像から直接予測画像バイオマーカーを発見するという新しいタスクを提示します。
我々は、予測画像バイオマーカーを特定し、それらを予後バイオマーカーと区別するモデルの能力を評価するための、このタスクの評価プロトコルを提案します。
統計的テストと画像の特徴の帰属に関する包括的な分析が採用されています。
我々は、もともとこのタスクに対する条件付き平均治療効果（CATE）を推定するために設計された深層学習モデルの適合性を調査します。これまでは主にCATE推定の精度について評価されており、画像化バイオマーカー発見の評価は無視されていました。
当社の概念実証分析は、合成結果と現実世界の画像データセットから予測画像バイオマーカーを発見および検証する際に有望な結果を示しています。

要約(オリジナル)

Identifying predictive biomarkers, which forecast individual treatment effectiveness, is crucial for personalized medicine and informs decision-making across diverse disciplines. These biomarkers are extracted from pre-treatment data, often within randomized controlled trials, and have to be distinguished from prognostic biomarkers, which are independent of treatment assignment. Our study focuses on the discovery of predictive imaging biomarkers, aiming to leverage pre-treatment images to unveil new causal relationships. Previous approaches relied on labor-intensive handcrafted or manually derived features, which may introduce biases. In response, we present a new task of discovering predictive imaging biomarkers directly from the pre-treatment images to learn relevant image features. We propose an evaluation protocol for this task to assess a model’s ability to identify predictive imaging biomarkers and differentiate them from prognostic ones. It employs statistical testing and a comprehensive analysis of image feature attribution. We explore the suitability of deep learning models originally designed for estimating the conditional average treatment effect (CATE) for this task, which previously have been primarily assessed for the precision of CATE estimation, overlooking the evaluation of imaging biomarker discovery. Our proof-of-concept analysis demonstrates promising results in discovering and validating predictive imaging biomarkers from synthetic outcomes and real-world image datasets.

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