HER2 and FISH Status Prediction in Breast Biopsy H&E-Stained Images Using Deep Learning

要約

乳がん患者におけるヒト上皮成長因子受容体 2 (HER2) の状態を検出するための現在の標準は、蛍光 in situ ハイブリダイゼーション (FISH) または免疫組織化学 (IHC) によって同定される HER2 増幅に依存しています。
ただし、ヘマトキシリン・エオシン (H\&E) 腫瘍染色はより広く利用可能であり、H\&E を使用して HER2 状態を正確に予測できれば、コストが削減され、治療選択が迅速化される可能性があります。
H&E 用の深層学習アルゴリズムは、HER2 状態予測における中程度の成功を含め、さまざまながんの特徴と臨床転帰の予測において有効であることが示されています。
この研究では、カスタマイズされた弱い監視分類技術を MoCo-v2 対照学習と組み合わせて使用​​し、HER2 状態を予測しました。
私たちは、イェール大学医学部の病理学チームによる注釈が公開されている、The Cancer Genome Atlas (TCGA) から公開されている 182 枚の H&E Whole Slide Images (WSI) を使用してパイプラインをトレーニングしました。
私たちのパイプラインは、4 つの異なるテスト フォールドで 0.85 の曲線下面積 (AUC) を達成しました。
さらに、TCGA-BRCA データセットの 44 枚の H&E スライドでモデルをテストしました。このスライドには、HER2 スコアが 2+ であり、対応する HER2 ステータスと FISH テスト結果が含まれていました。
これらのケースは IHC にとって曖昧であると考えられており、曖昧さを解消するために IHC スライドに対して高価な FISH テストが必要です。
当社のパイプラインは、これらの困難な H&E スライドで 0.81 の AUC を実証しました。
FISH 検査の必要性を減らすことは、十分なサービスを受けていない人々のがん治療の公平性に重大な影響を与える可能性があります。

要約(オリジナル)

The current standard for detecting human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) status in breast cancer patients relies on HER2 amplification, identified through fluorescence in situ hybridization (FISH) or immunohistochemistry (IHC). However, hematoxylin and eosin (H\&E) tumor stains are more widely available, and accurately predicting HER2 status using H\&E could reduce costs and expedite treatment selection. Deep Learning algorithms for H&E have shown effectiveness in predicting various cancer features and clinical outcomes, including moderate success in HER2 status prediction. In this work, we employed a customized weak supervision classification technique combined with MoCo-v2 contrastive learning to predict HER2 status. We trained our pipeline on 182 publicly available H&E Whole Slide Images (WSIs) from The Cancer Genome Atlas (TCGA), for which annotations by the pathology team at Yale School of Medicine are publicly available. Our pipeline achieved an Area Under the Curve (AUC) of 0.85 across four different test folds. Additionally, we tested our model on 44 H&E slides from the TCGA-BRCA dataset, which had an HER2 score of 2+ and included corresponding HER2 status and FISH test results. These cases are considered equivocal for IHC, requiring an expensive FISH test on their IHC slides for disambiguation. Our pipeline demonstrated an AUC of 0.81 on these challenging H&E slides. Reducing the need for FISH test can have significant implications in cancer treatment equity for underserved populations.

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