摘要A020:利用可解释的多模态融合框架解析黑色素瘤中的太阳弹性组织微环境 免费

《Cancer Research》:Abstract A020: Decoding the solar elastosis microenvironment in melanoma with an interpretable multimodal fusion framework Free

【字体: 时间:2025年12月06日 来源:Cancer Research 16.6

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  肿瘤微环境(TME)中慢性紫外线暴露导致的病理改变——太阳能弹性(Solar Elastosis)与黑色素瘤患者生存率的关系及多模态预测模型研究。摘要显示太阳能弹性程度与肿瘤突变负荷及患者预后的非线性关联,提出基于多实例学习与集成方法的HistoPath-Fusion模型,通过整合临床数据、组织病理图像和分子特征,发现单纯组织病理图像预测性能最优,且注意力机制可显著提升病理医师诊断一致性。研究揭示紫外线诱导的皮肤再生通路和脂质代谢异常是TME重塑的关键机制。

  

摘要

肿瘤微环境(TME)是黑色素瘤演变的关键驱动因素,尽管黑色素瘤相对罕见,但它却导致了所有皮肤癌死亡病例中的一半。日光性弹性纤维变性(Solar Elastosis)是一种由于长期紫外线暴露而引起的真皮TME的病理改变,是这一过程的关键特征,并且与肿瘤突变负担和患者预后密切相关。令人惊讶的是,具有严重日光性弹性纤维变性的黑色素瘤患者的生存率比那些仅有轻微日光性弹性纤维变性的患者更高。然而,关于日光暴露导致的TME重塑是否对黑色素瘤患者具有保护作用的研究受到了限制,因为难以可靠地评估日光性弹性纤维变性:在组织学评估中存在较高的观察者间差异,而且临床发现与组织学发现之间也存在不一致性。为了解决这些问题,我们提出了HistoPath-Fusion,这是一种可解释的日光性弹性纤维变性预测模型,它结合了多实例学习(MIL)和集成方法。HistoPath-Fusion整合了临床数据、组织学图像和分子特征,假设这种多模态融合可以提高预测的准确性和可靠性。我们的研究结果表明,虽然临床数据和组织学数据单独使用时都能产生合理的预测结果,但通过集成方法结合使用后仅能带来小幅度的提升。值得注意的是,仅使用组织学数据时,其预测性能往往优于多模态模型,这表明关键的预测特征主要存在于组织学图像中。这表明组织学数据已经接近日光性弹性纤维变性的预测性能上限,而临床病理学变量几乎无法提供额外的价值。重要的是,HistoPath-Fusion的可解释性框架通过使用注意力评分来突出全切片图像(WSI)中的关键区域,从而为病理学家提供了帮助。在注意力较高的区域,病理学家与HistoPath-Fusion的预测结果高度一致,识别出严重和中度日光性弹性纤维变性的准确率接近100%,而在注意力较低的区域,这一一致性仅为8.4%。这显著提高了诊断精度,并减少了观察者间的差异,展示了HistoPath-Fusion框架在黑色素瘤病例中分析日光性弹性纤维变性方面的实用性。

肿瘤微环境(TME)是黑色素瘤演变的关键驱动因素。尽管黑色素瘤相对罕见,但它导致了所有皮肤癌死亡病例中的一半。日光性弹性纤维变性(Solar Elastosis)是一种由于长期紫外线暴露而引起的真皮TME的病理改变,是这一过程的关键特征,并且与肿瘤突变负担和患者预后密切相关。令人惊讶的是,具有严重日光性弹性纤维变性的黑色素瘤患者的生存率比仅有轻微日光性弹性纤维变性的患者更高。然而,关于日光暴露导致的TME重塑是否对黑色素瘤患者具有保护作用的研究受到了限制,因为难以可靠地评估日光性弹性纤维变性:在组织学评估中存在较高的观察者间差异,而且临床发现与组织学发现之间也存在不一致性。为了解决这些问题,我们提出了HistoPath-Fusion,这是一种可解释的日光性弹性纤维变性预测模型,它结合了多实例学习(MIL)和集成方法。HistoPath-Fusion整合了临床数据、组织学图像和分子特征,假设这种多模态融合可以提高预测的准确性和可靠性。我们的研究结果表明,虽然临床数据和组织学数据单独使用时都能产生合理的预测结果,但通过集成方法结合使用后仅能带来小幅度的提升。值得注意的是,仅使用组织学数据时,其预测性能往往优于多模态模型,这表明关键的预测特征主要存在于组织学图像中。这表明组织学数据已经接近日光性弹性纤维变性的预测性能上限,而临床病理学变量几乎无法提供额外的价值。重要的是,HistoPath-Fusion的可解释性框架通过使用注意力评分来突出全切片图像(WSI)中的关键区域,从而为病理学家提供了帮助。在注意力较高的区域,病理学家与HistoPath-Fusion的预测结果高度一致,识别出严重和中度日光性弹性纤维变性的准确率接近100%,而在注意力较低的区域,这一一致性仅为8.4%。这显著提高了诊断精度,并减少了观察者间的差异,展示了HistoPath-Fusion框架在黑色素瘤病例中分析日光性弹性纤维变性方面的实用性。

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