Enhancing predictive imaging biomarker discovery through treatment effect analysis

要約

個別の治療効果を予測する予測共変量を特定することは、個別化医療などのさまざまな分野にわたる意思決定にとって重要です。
バイオマーカーと呼ばれるこれらの共変量は、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は区別される必要があります。
私たちの研究は、治療前の画像を活用して新しい因果関係を明らかにすることで、予測画像バイオマーカー、特定の画像特徴を発見することに焦点を当てています。
バイアスがかかりやすい手作りの特徴に依存する労働集約的なアプローチとは異なり、画像から予測特徴を直接学習するという新しいタスクを提示します。
我々は、統計的検定と画像特徴の帰属の包括的な分析を採用することによって、予測画像バイオマーカーを特定し、それらを純粋な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評価プロトコルを提案する。
我々は、もともとこのタスクの条件付き平均治療効果（CATE）を推定するために開発された深層学習モデルの適合性を調査します。このモデルは、主にCATE推定の精度について評価されていますが、画像バイオマーカー発見の評価は無視されています。
私たちの概念実証分析は、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して検証する際の私たちのアプローチの実現可能性と可能性を実証しています。
私たちのコードは \url{https://github.com/MIC-DKFZ/predictive_image_biomarker_analysis} で入手できます。

要約(オリジナル)

Identifying predictive covariates, which forecast individual treatment effectiveness, is crucial for decision-making across different disciplines such as personalized medicine. These covariates, referred to as biomarkers, are extracted from pre-treatment data, often within randomized controlled trials, and should be distinguished from prognostic biomarkers, which are independent of treatment assignment. Our study focuses on discovering predictive imaging biomarkers, specific image features, by leveraging pre-treatment images to uncover new causal relationships. Unlike labor-intensive approaches relying on handcrafted features prone to bias, we present a novel task of directly learning predictive features from images. We propose an evaluation protocol to assess a model’s ability to identify predictive imaging biomarkers and differentiate them from purely prognostic ones by employing statistical testing and a comprehensive analysis of image feature attribution. We explore the suitability of deep learning models originally developed for estimating the conditional average treatment effect (CATE) for this task, which have been assessed primarily for their precision of CATE estimation while overlooking the evaluation of imaging biomarker discovery. Our proof-of-concept analysis demonstrates the feasibility and potential of our approach in discovering and validating predictive imaging biomarkers from synthetic outcomes and real-world image datasets. Our code is available at \url{https://github.com/MIC-DKFZ/predictive_image_biomarker_analysis}.

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