Healthy Research Rewards
ResearchHub is incentivizing healthy research behavior. At this time, first authors of open access papers are eligible for rewards. Visit the publications tab to view your eligible publications.
Got it
FB
Francisco Beça
Author with expertise in Radiomics in Medical Imaging Analysis
Achievements
Cited Author
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
5
(80% Open Access)
Cited by:
3,393
h-index:
20
/
i10-index:
29
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Diagnostic Assessment of Deep Learning Algorithms for Detection of Lymph Node Metastases in Women With Breast Cancer

Babak Bejnordi et al.Dec 12, 2017

Importance

 Application of deep learning algorithms to whole-slide pathology images can potentially improve diagnostic accuracy and efficiency. 

Objective

 Assess the performance of automated deep learning algorithms at detecting metastases in hematoxylin and eosin–stained tissue sections of lymph nodes of women with breast cancer and compare it with pathologists’ diagnoses in a diagnostic setting. 

Design, Setting, and Participants

 Researcher challenge competition (CAMELYON16) to develop automated solutions for detecting lymph node metastases (November 2015-November 2016). A training data set of whole-slide images from 2 centers in the Netherlands with (n = 110) and without (n = 160) nodal metastases verified by immunohistochemical staining were provided to challenge participants to build algorithms. Algorithm performance was evaluated in an independent test set of 129 whole-slide images (49 with and 80 without metastases). The same test set of corresponding glass slides was also evaluated by a panel of 11 pathologists with time constraint (WTC) from the Netherlands to ascertain likelihood of nodal metastases for each slide in a flexible 2-hour session, simulating routine pathology workflow, and by 1 pathologist without time constraint (WOTC). 

Exposures

 Deep learning algorithms submitted as part of a challenge competition or pathologist interpretation. 

Main Outcomes and Measures

 The presence of specific metastatic foci and the absence vs presence of lymph node metastasis in a slide or image using receiver operating characteristic curve analysis. The 11 pathologists participating in the simulation exercise rated their diagnostic confidence as definitely normal, probably normal, equivocal, probably tumor, or definitely tumor. 

Results

 The area under the receiver operating characteristic curve (AUC) for the algorithms ranged from 0.556 to 0.994. The top-performing algorithm achieved a lesion-level, true-positive fraction comparable with that of the pathologist WOTC (72.4% [95% CI, 64.3%-80.4%]) at a mean of 0.0125 false-positives per normal whole-slide image. For the whole-slide image classification task, the best algorithm (AUC, 0.994 [95% CI, 0.983-0.999]) performed significantly better than the pathologists WTC in a diagnostic simulation (mean AUC, 0.810 [range, 0.738-0.884];P < .001). The top 5 algorithms had a mean AUC that was comparable with the pathologist interpreting the slides in the absence of time constraints (mean AUC, 0.960 [range, 0.923-0.994] for the top 5 algorithms vs 0.966 [95% CI, 0.927-0.998] for the pathologist WOTC). 

Conclusions and Relevance

 In the setting of a challenge competition, some deep learning algorithms achieved better diagnostic performance than a panel of 11 pathologists participating in a simulation exercise designed to mimic routine pathology workflow; algorithm performance was comparable with an expert pathologist interpreting whole-slide images without time constraints. Whether this approach has clinical utility will require evaluation in a clinical setting.
0

Immune Escape in Breast Cancer DuringIn Situto Invasive Carcinoma Transition

Carlos Alcazar et al.Jun 27, 2017
Abstract To investigate immune escape during breast tumor progression, we analyzed the composition of leukocytes in normal breast tissues, ductal carcinoma in situ (DCIS), and invasive ductal carcinomas (IDC). We found significant tissue and tumor subtype-specific differences in multiple cell types including T cells and neutrophils. Gene expression profiling of CD45+CD3+ T cells demonstrated a decrease in CD8+ signatures in IDCs. Immunofluorescence analysis showed fewer activated GZMB+CD8+ T cells in IDC than in DCIS, including in matched DCIS and recurrent IDC. T-cell receptor clonotype diversity was significantly higher in DCIS than in IDCs. Immune checkpoint protein TIGIT-expressing T cells were more frequent in DCIS, whereas high PD-L1 expression and amplification of CD274 (encoding PD-L1) was only detected in triple-negative IDCs. Coamplification of a 17q12 chemokine cluster with ERBB2 subdivided HER2+ breast tumors into immunologically and clinically distinct subtypes. Our results show coevolution of cancer cells and the immune microenvironment during tumor progression. Significance: The design of effective cancer immunotherapies requires the understanding of mechanisms underlying immune escape during tumor progression. Here we demonstrate a switch to a less active tumor immune environment during the in situ to invasive breast carcinoma transition, and identify immune regulators and genomic alterations that shape tumor evolution. Cancer Discov; 7(10); 1098–115. ©2017 AACR. See related commentary by Speiser and Verdeil, p. 1062. This article is highlighted in the In This Issue feature, p. 1047
0
Citation210
0
Save
0

Outcome of radial scar/complex sclerosing lesion associated with epithelial proliferations with atypia diagnosed on breast core biopsy – Results from a multicentric UK based study

Emad Rakha et al.Feb 4, 2019
AIMS: The clinical significance of radial scar/complex sclerosing lesion (RS/CSL) with high risk lesions (epithelial atypia) diagnosed on needle core biopsy (NCB) is not well defined. We aimed at assessing the upgrade rate to carcinoma in-situ (DCIS) and invasive on the surgical excision specimen in a large cohort of RS/CSL associated with atypia. METHODS: 161 women with NCB diagnosis of a RS/CSL with atypia and follow-up histology were studied. Histological findings including different forms of the atypical lesions and final histological outcome in the excision specimens were retrieved and analysed and the upgrade rate for malignancy and invasive carcinoma calculated. RESULTS: 76% of the cases were associated with an atypical ductal hyperplasia (ADH) whereas lobular neoplasia was seen in 24%. On final histology 38 cases were malignant (overall upgrade rate of 25%); 12 invasive and 27 DCIS. The upgrade differed according to the type of atypia and was highest for ADH (35%). When associated with lobular neoplasia the upgrade rate was 12%. The upgrade rates variability was also considerably lower and showing less variability when considering the upgrade to invasive carcinoma alone. CONCLUSION: The upgrade rate for ADH diagnosed on NCB with RS is similar to that of ADH without RS and therefore should be managed similarly. RS associated with LN is less frequently associated with malignant outcome. Most lesions exhibiting some degree of atypia showed similar upgrade rate to invasive carcinoma. Management of RS should be based on the concurrent atypical lesion.