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注釈付きの末梢血および骨髄における急性前骨髄性白血病の検出
![Jul 13, 2023](/themes/hestia/images/news-details-icon1.webp)
Scientific Reports volume 13、記事番号: 2562 (2023) この記事を引用
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メトリクスの詳細
血液学者による血液膜と骨髄吸引物の光学顕微鏡検査は、特に他の診断手段が利用できないリソースの少ない状況では、急性白血病の診断を確立する上で重要なステップですが、この作業は依然として時間がかかり、人間的な不一致が発生しやすいものです。 。 これは、特に緊急の治療が必要な急性前骨髄球性白血病 (APL) の場合に影響を及ぼします。 自動計算血液病理学を臨床ワークフローに統合すると、これらのサービスのスループットが向上し、認知的ヒューマンエラーが軽減されます。 ただし、このようなシステムを導入する際の大きなボトルネックは、深層学習モデルをトレーニングするための十分な細胞形態学的オブジェクトラベルの注釈が不足していることです。 私たちは、患者の診断ラベルを活用して、さまざまな種類の急性白血病を検出する弱教師モデルをトレーニングすることで、この問題を克服しました。 当社では、最小限の監視で自動化された信頼性の高い血液膜分析を実行できる、深層学習アプローチである白血球識別のための複数インスタンス学習 (MILLIE) を導入します。 個々の細胞を分類する訓練を受けていないミリーは、血液フィルムで急性リンパ芽球性白血病と骨髄芽球性白血病を区別します。 さらに重要なことに、MILLIE は血液膜 (AUC 0.94 ± 0.04) および骨髄吸引液 (AUC 0.99 ± 0.01) で APL を検出します。 MILLIE は、血液膜顕微鏡検査の評価を必要とするクリニカルパスのスループットを増強するための実行可能なソリューションです。
高開口数対物レンズ下での末梢血塗抹標本および骨髄穿刺からの白血球の形態学的評価は、急性白血病などの造血器悪性腫瘍を診断する際の重要なステップです1。 より具体的には、説明のつかない白血球増加症の場合、または補完的な自動機器が芽球の存在を示唆する場合には、血液塗抹標本を常に検査する必要があります2。 同様に、血液膜検査により骨髄系とリンパ系を区別することができ、これは治療法選択に重要です3、4、5。
残念なことに、末梢血および骨髄吸引物のフィルムの検査は訓練を受けた職員の利用に大きく依存しており、時間がかかり、疲労や認知過負荷による人的ミスが発生しやすいです。 デジタルパソロジーの出現により、診断決定支援のための末梢血フィルムと骨髄吸引液のスケーラブルな人工知能支援検査の可能性が示されました6。 計算病理学は、白血病の十分に確立された形態学的指標を認識するために最先端の教師付き深層学習モデルをトレーニングすることにより、血液学者の研究を再現する可能性を示していますが、7、8、9、10、11、12、13、14、これは重大な限界です。これまでの研究の特徴は、急性リンパ芽球性白血病 (ALL) と急性骨髄性白血病 (AML) などの白血病の種類の区別に焦点を当てていないことです。 さらに、これらの研究は、早期死亡率と予後に影響を与える緊急治療を必要とする急性前骨髄球性白血病(APL)の症例を検出する試みを行っていない15。一方で、可能であればクリニカルパスの他の時間のかかる部分(遺伝学、細胞化学、フローサイトメトリーなど)が進行中である。 以前の完全教師モデルの同様に重要な欠点 7、9、13、16、17 は、人間の専門家によって提供される何十万ものオブジェクトレベルのセル注釈 18 が必要であることです。これは、大規模に取得することが難しいだけでなく、不一致の影響を受けやすいことです。アノテーターの主観性と認知疲労に影響します。 これらの制限を克服し、臨床評価および補助検査パラメータとともに、APL 症例の迅速な治療をサポートできる臨床関連システムを提供するために、白血球識別のための複数インスタンス学習 (MILLIE) アプローチを設計しました。 当社のカスタマイズ可能なアノテーション不要の深層学習フレームワークは、患者の診断ラベルを活用して、さまざまな種類の急性白血病を検出する弱教師モデルをトレーニングします。 診断ラベルでトレーニングされた弱教師付き複数インスタンス学習モデル 19,20 は、これまで細胞生物学 21,22 や計算によるがん組織病理学 23,24,25,26 の顕微鏡画像の分析に使用されてきましたが、その機能を急性期疾患に適用する試みはほとんどありませんでした。白血病クリニカルパス。 私たちの結果は、個々の細胞を分類する訓練を受けていないにもかかわらず、MILLIE が末梢血膜中の正常な白血球、リンパ芽球、および未熟な骨髄細胞を認識することによって、正常な急性リンパ芽球性白血病と急性骨髄芽球性白血病を正確に区別できることを示しています。 ミリーは、AML 骨髄穿刺物と健康な骨髄穿刺物を同様に区別することができました。 MILLIE は、急性前骨髄球性白血病 (APL) の指標として、血液膜と骨髄穿刺液の両方から前骨髄球を検出することもできました。