Prediction of MET Overexpression in Non-Small Cell Lung Adenocarcinomas from Hematoxylin and Eosin Images

要約

MET タンパク質の過剰発現は、非小細胞肺がん (NSCLC) において標的にできる事象であり、活発な医薬品開発の対象となっています。
これらの治療法を受ける患者を特定する際の課題には、標準化された免疫組織化学 (IHC) 評価などの検証済み検査へのアクセスの欠如や、単一の遺伝子/タンパク質アッセイのための貴重な組織の消費が含まれます。
MET 過剰発現を予測するために日常的に利用できるデジタル化されたヘマトキシリンおよびエオシン (H&E) 染色スライドを使用するプレスクリーニング アルゴリズムの開発により、最も恩恵を受ける人々の検査が促進される可能性があります。
IHC を使用した MET 発現の評価は現在、NSCLC では日常的に行われていませんが、次世代シーケンスは一般的であり、場合によっては RNA 発現パネル検査が含まれます。
この研究では、一致する H&E スライドと RNA 発現データの大規模なデータベースを活用して、H&E 画像から直接 MET RNA 過剰発現を予測する弱教師モデルをトレーニングしました。
このモデルは、過剰発現患者 300 名と正常患者 289 名からなる独立したホールドアウト テスト セットで評価され、ROC-AUC 0.70 (95 パーセンタイル間隔: 0.66 ～ 0.74) を示し、さまざまな患者の臨床変数にわたって安定したパフォーマンス特性を示し、合成ノイズに対して堅牢であることが実証されました。
テストセットで。
これらの結果は、H&E ベースの予測モデルが、MET タンパク質または MET 遺伝子発現状態の確認検査を受ける患者の優先順位付けに役立つ可能性があることを示唆しています。

要約(オリジナル)

MET protein overexpression is a targetable event in non-small cell lung cancer (NSCLC) and is the subject of active drug development. Challenges in identifying patients for these therapies include lack of access to validated testing, such as standardized immunohistochemistry (IHC) assessment, and consumption of valuable tissue for a single gene/protein assay. Development of pre-screening algorithms using routinely available digitized hematoxylin and eosin (H&E)-stained slides to predict MET overexpression could promote testing for those who will benefit most. While assessment of MET expression using IHC is currently not routinely performed in NSCLC, next-generation sequencing is common and in some cases includes RNA expression panel testing. In this work, we leveraged a large database of matched H&E slides and RNA expression data to train a weakly supervised model to predict MET RNA overexpression directly from H&E images. This model was evaluated on an independent holdout test set of 300 over-expressed and 289 normal patients, demonstrating an ROC-AUC of 0.70 (95th percentile interval: 0.66 – 0.74) with stable performance characteristics across different patient clinical variables and robust to synthetic noise on the test set. These results suggest that H&E-based predictive models could be useful to prioritize patients for confirmatory testing of MET protein or MET gene expression status.

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