原題
Deep learning using histological images for gene mutation prediction in lung cancer: a multicentre retrospective study.
背景:ドライバー遺伝子変異の正確な検出は肺癌治療に不可欠であるが、従来の検査はリソースの少ない環境ではしばしば利用できない。本研究は、組織学的スライドから遺伝子変異を予測するためのAIベースの方法であるDeepGEMを開発することを目的とした。
方法:多施設レトロスペクティブ研究では、中国の16の病院の肺がん患者からデータを収集し、がんゲノムアトラス(TCGA)データセットを含めた。DeepGEMは、遺伝子突然変異を予測するために様々なデータセットで訓練され、テストされた。
結果:このモデルは堅牢なパフォーマンスを示し、リンパ節転移を含む内部、外部、およびTCGAデータセット全体で高いAUCおよび精度値を示した。
結論:DeepGEMは、遺伝子変異予測のためのタイムリーで費用対効果の高いソリューションを提供し、肺癌治療を支援する。
Journal: Lancet Oncol (CiteScore 2022: 62)
DOI: 10.1016/S1470-2045(24)00599-0
PMID: 39653054
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