(57)【要約】【解決手段】個体について癌再発リスクを予測する方法は、個体の腫瘍についての患者空間マルチパラメータ細胞亜細胞画像データを受信する工程と、患者空間マルチパラメータ細胞亜細胞画像データを、癌再発リスクを予測する予測モデルを用いて分析して、個体について予測される癌再発リスクを判定する工程とを含み、合同の予測モデルは、複数の癌患者から得た空間マルチパラメータ細胞亜細胞画像データ由来の複数の腫瘍内空間ドメインについて導き出された特徴間の空間相関統計に基づく。【選択図】図１
2021525361.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
癌再発リスクを予測するシステムを生成する方法であって、
複数の癌患者についての空間マルチパラメータ細胞亜細胞画像データを受信する工程と、
前記空間マルチパラメータ細胞亜細胞画像データを、複数の腫瘍内空間ドメインに空間的に切断する工程と、
前記複数の腫瘍内空間ドメインの各々について基本特徴セットを生成する工程と、
前記複数の腫瘍内空間ドメインの各々について、その腫瘍内空間ドメインについての基本特徴セットから特徴のサブセットを選択する工程と、
前記複数の腫瘍内空間ドメインの各々について、その腫瘍内空間ドメインの特徴のサブセットを用いて、癌再発リスクを予測する空間ドメイン特異的多変量予測モデルを開発かつ訓練する工程と、
前記複数の腫瘍内空間ドメインの各々の空間ドメイン特異的多変量予測モデルを組み合わせて、癌再発リスクを予測する合同の予測モデルにする工程と、
を含む方法。
【請求項２】
前記空間マルチパラメータ細胞亜細胞画像データは、ＨｘＦマルチプレックス免疫蛍光バイオマーカーデータである、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記複数の腫瘍内空間ドメインは、上皮空間ドメイン、間質空間ドメイン、及び上皮−間質ドメインを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記空間的に切断する工程は、前記空間マルチパラメータ細胞亜細胞画像データを、上皮Ｅカドヘリン染色によって分化される上皮領域及び間質領域にセグメント化する工程を含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記上皮領域内の細胞は、Ｅカドヘリン細胞−細胞接着標識及び汎サイトケラチンを用いて特定され、個々の上皮細胞が、Ｎａ＋Ｋ＋ＡＴＰａｓｅ細胞膜マーカー、リボソームタンパク質Ｓ６細胞質マーカー、及びＤＡＰＩベースの核染色を用いてセグメント化されている、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記上皮−間質ドメインは、間質細胞及び悪性上皮細胞が近接して相互作用する境界を捉える、請求項３に記載の方法。
【請求項７】
前記境界は、１００μｍの境界である、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記複数の腫瘍内空間ドメインの各々の基本特徴セットは、１つ以上のバイオマーカーについての強度発現値及び／又は１つ以上のバイオマーカー対についての相関値を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記複数の腫瘍内空間ドメインの各々の基本特徴セットは、前記複数の腫瘍内空間ドメインの各々を特徴付ける特徴としての、１つ以上のバイオマーカーの各々についての平均強度及び１つ以上のバイオマーカー対についてのケンドール順位相関を計算することによって生成される、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記空間マルチパラメータ細胞亜細胞画像データは、マルチプレックス免疫蛍光バイオマーカーデータであり、１つ以上のバイオマーカーの各々についての平均強度は、前記腫瘍内空間ドメイン内の全ての細胞間で平均されたマルチプレックス免疫蛍光バイオマーカーデータを生成するのに用いられた全てのバイオマーカーの平均強度値を含み、１つ以上のバイオマーカー対についてのケンドール順位相関は、前記腫瘍内空間ドメイン内のマルチプレックス免疫蛍光バイオマーカーデータを生成するのに用いられるバイオマーカーの全ての対間のケンドール順位相関を含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記空間マルチパラメータ細胞亜細胞画像データは、マルチプレックス免疫蛍光バイオマーカーデータであり、前記複数の腫瘍内空間ドメインの各々の基本特徴セットは、その腫瘍内空間ドメイン内の全ての細胞についてマルチプレックス免疫蛍光バイオマーカーデータを生成するのに用いられるバイオマーカーの全ての対についてのドメイン特異的順位相関を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記複数の腫瘍内空間ドメインの各々について、前記その腫瘍内空間ドメインについての基本特徴セットから特徴のサブセットを選択する工程は、再発ガイド学習を使用する、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記複数の腫瘍内空間ドメインの各々について、前記その腫瘍内空間ドメインについての基本特徴セットから特徴のサブセットを選択する工程は、Ｌ１ペナライズドＣｏｘ比例ハザード回帰法に基づくモデル選択を使用する、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記複数の腫瘍内空間ドメインの各々について、前記方法は、前記特徴のサブセットのみを入力として用いるペナライズドＣｏｘ回帰モデルにおいてＬ２ペナルティを用いて、前記特徴のサブセットの各特徴について係数を学習する工程を含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記複数の腫瘍内空間ドメインの各々について、前記その腫瘍内空間ドメインについての基本特徴セットから特徴のサブセットを選択する工程は、更に、予め定められた閾値で各係数の符号の安定性を試験することにより、再発予測への寄与の安定性について試験する工程を含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記予め定められた閾値は９０％である、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記空間マルチパラメータ細胞亜細胞画像データは、マルチプレックス免疫蛍光バイオマーカーデータであり、前記複数の腫瘍内空間ドメインの各々について、前記その腫瘍内空間ドメインについての基本特徴セットから特徴のサブセットを選択する工程は、予後力について一緒に、前記マルチプレックス免疫蛍光バイオマーカーデータを生成するのに用いられるバイオマーカーを試験する工程を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
前記空間マルチパラメータ細胞亜細胞画像データは、マルチプレックス免疫蛍光バイオマーカーデータであり、前記複数の腫瘍内空間ドメインの各々について、前記その腫瘍内空間ドメインについての基本特徴セットから特徴のサブセットを選択する工程は、予後力について個々に、前記マルチプレックス免疫蛍光バイオマーカーデータを生成するのに用いられるバイオマーカーを試験する工程を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
個体について癌再発リスクを予測する方法であって、
前記個体の腫瘍についての患者空間マルチパラメータ細胞亜細胞画像データを受信する工程と、
前記患者空間マルチパラメータ細胞亜細胞画像データを、癌再発リスクを予測する合同の予測モデルを用いて分析して、前記個体について予測される癌再発リスクを判定する工程と、
を含み、
前記合同の予測モデルは、
複数の癌患者についての空間マルチパラメータ細胞亜細胞画像データを受信する工程と、
前記空間マルチパラメータ細胞亜細胞画像データを、複数の腫瘍内空間ドメインに空間的に切断する工程と、
前記複数の腫瘍内空間ドメインの各々の基本特徴セットを生成する工程と、
前記複数の腫瘍内空間ドメインの各々について、その腫瘍内空間ドメインについての基本特徴セットから特徴のサブセットを選択する工程と、
前記複数の腫瘍内空間ドメインの各々について、その腫瘍内空間ドメインの特徴のサブセットを用いて、癌再発リスクを予測する空間ドメイン特異的多変量予測モデルを開発かつ訓練する工程と、
前記複数の腫瘍内空間ドメインの各々の空間ドメイン特異的多変量予測モデルを組み合わせて、癌再発リスクを予測する前記合同の予測モデルにする工程と、
によって、予め開発かつ訓練されている、方法。
【請求項２０】
前記複数の腫瘍内空間ドメインは、上皮空間ドメイン、間質空間ドメイン、及び上皮−間質ドメインを含む、請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
前記空間的に切断する工程は、前記空間マルチパラメータ細胞亜細胞画像データを、上皮Ｅカドヘリン染色によって分化される上皮領域及び間質領域にセグメント化する工程を含む、請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
前記上皮−間質ドメインは、間質細胞及び悪性上皮細胞が近接して相互作用する境界を捉える、請求項２０に記載の方法。
【請求項２３】
前記複数の腫瘍内空間ドメインの各々の基本特徴セットは、１つ以上のバイオマーカーについての強度発現値及び／又は１つ以上のバイオマーカー対についての相関値を含む、請求項１９に記載の方法。
【請求項２４】
前記複数の腫瘍内空間ドメインの各々の基本特徴セットは、前記複数の腫瘍内空間ドメインの各々を特徴付ける特徴としての、１つ以上のバイオマーカーの各々についての平均強度及び１つ以上のバイオマーカー対についてのケンドール順位相関を計算することによって生成される、請求項１９に記載の方法。
【請求項２５】
前記空間マルチパラメータ細胞亜細胞画像データは、マルチプレックス免疫蛍光バイオマーカーデータであり、１つ以上のバイオマーカーの各々についての平均強度は、前記腫瘍内空間ドメイン内の全ての細胞間で平均されたマルチプレックス免疫蛍光バイオマーカーデータを生成するのに用いられた全てのバイオマーカーの平均強度値を含み、１つ以上のバイオマーカー対についてのケンドール順位相関は、前記腫瘍内空間ドメイン内のマルチプレックス免疫蛍光バイオマーカーデータを生成するのに用いられるバイオマーカーの全ての対間のケンドール順位相関を含む、請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
前記空間マルチパラメータ細胞亜細胞画像データは、マルチプレックス免疫蛍光バイオマーカーデータであり、前記複数の腫瘍内空間ドメインの各々の基本特徴セットは、その腫瘍内空間ドメイン内の全ての細胞についてマルチプレックス免疫蛍光バイオマーカーデータを生成するのに用いられるバイオマーカーの全ての対についてのドメイン特異的順位相関を含む、請求項１９に記載の方法。
【請求項２７】
前記複数の腫瘍内空間ドメインの各々について、前記その腫瘍内空間ドメインについての基本特徴セットから特徴のサブセットを選択する工程は、再発ガイド学習を使用する、請求項１９に記載の方法。
【請求項２８】
前記複数の腫瘍内空間ドメインの各々について、前記その腫瘍内空間ドメインについての基本特徴セットから特徴のサブセットを選択する工程は、Ｌ１ペナライズドＣｏｘ比例ハザード回帰法に基づくモデル選択を使用する、請求項２７に記載の方法。
【請求項２９】
前記複数の腫瘍内空間ドメインの各々について、前記合同の予測モデルは、前記特徴のサブセットのみを入力として用いるペナライズドＣｏｘ回帰モデルにおいてＬ２ペナルティを用いて、前記特徴のサブセットの各特徴について係数を学習することによって予め開発かつ訓練されている、請求項２８に記載の方法。
【請求項３０】
前記複数の腫瘍内空間ドメインの各々について、前記その腫瘍内空間ドメインについての基本特徴セットから特徴のサブセットを選択する工程は、更に、予め定められた閾値で各係数の符号の安定性を試験することにより、再発予測への寄与の安定性について試験する工程を含む、請求項２９に記載の方法。
【請求項３１】
前記空間マルチパラメータ細胞亜細胞画像データは、マルチプレックス免疫蛍光バイオマーカーデータであり、前記複数の腫瘍内空間ドメインの各々について、前記その腫瘍内空間ドメインについての基本特徴セットから特徴のサブセットを選択する工程は、予後力について一緒に、前記マルチプレックス免疫蛍光バイオマーカーデータを生成するのに用いられるバイオマーカーを試験する工程を含む、請求項１９に記載の方法。
【請求項３２】
前記空間マルチパラメータ細胞亜細胞画像データは、マルチプレックス免疫蛍光バイオマーカーデータであり、前記複数の腫瘍内空間ドメインの各々について、前記その腫瘍内空間ドメインについての基本特徴セットから特徴のサブセットを選択する工程は、予後力について個々に、前記マルチプレックス免疫蛍光バイオマーカーデータを生成するのに用いられるバイオマーカーを試験する工程を含む、請求項１９に記載の方法。
【請求項３３】
コンピュータプログラム製品であって、組み込まれたコンピュータ可読プログラムコードを有する非一過性のコンピュータ使用可能媒体を備え、前記コンピュータ可読プログラムコードは、実行されて、個体についての癌再発リスクを予測する請求項１に記載の方法を実施するように構成されており、前記コンピュータプログラム製品は、前記合同の予測モデルを記憶している、コンピュータプログラム製品。
【請求項３４】
個体について癌再発リスクを予測するための装置であって、
癌再発リスクを予測する合同の予測モデルを実行する処理装置を備えるコンピュータシステムを備えており、前記処理装置は、
前記個体の腫瘍についての患者空間マルチパラメータ細胞亜細胞画像データを受信して、
前記患者空間マルチパラメータ細胞亜細胞画像データを、前記合同の予測モデルを用いて分析して、前記個体について予測される癌再発リスクを判定する
ように構成されており、
前記合同の予測モデルは、
複数の癌患者についての空間マルチパラメータ細胞亜細胞画像データを受信する工程と、
前記空間マルチパラメータ細胞亜細胞画像データを、複数の腫瘍内空間ドメインに空間的に切断する工程と、
前記複数の腫瘍内空間ドメインの各々の基本特徴セットを生成する工程と、
前記複数の腫瘍内空間ドメインの各々について、その腫瘍内空間ドメインについての基本特徴セットから特徴のサブセットを選択する工程と、
前記複数の腫瘍内空間ドメインの各々について、その腫瘍内空間ドメインの特徴のサブセットを用いて、癌再発リスクを予測する空間ドメイン特異的多変量予測モデルを開発かつ訓練する工程と、
前記複数の腫瘍内空間ドメインの各々の空間ドメイン特異的多変量予測モデルを組み合わせて、癌再発リスクを予測する前記合同の予測モデルにする工程と、
によって、予め開発かつ訓練されている、装置。
【請求項３５】
前記複数の腫瘍内空間ドメインは、上皮空間ドメイン、間質空間ドメイン、及び上皮−間質ドメインを含む、請求項３４に記載の装置。
【請求項３６】
前記空間的に切断する工程は、前記空間マルチパラメータ細胞亜細胞画像データを、上皮Ｅカドヘリン染色によって分化される上皮領域及び間質領域にセグメント化する工程を含む、請求項３５に記載の装置。
【請求項３７】
前記上皮−間質ドメインは、間質細胞及び悪性上皮細胞が近接して相互作用する境界を捉える、請求項３５に記載の装置。
【請求項３８】
前記複数の腫瘍内空間ドメインの各々の基本特徴セットは、１つ以上のバイオマーカーについての強度発現値及び／又は１つ以上のバイオマーカー対についての相関値を含む、請求項３４に記載の装置。
【請求項３９】
前記複数の腫瘍内空間ドメインの各々の基本特徴セットは、前記複数の腫瘍内空間ドメインの各々を特徴付ける特徴としての、１つ以上のバイオマーカーの各々についての平均強度及び１つ以上のバイオマーカー対についてのケンドール順位相関を計算することによって生成される、請求項３４に記載の装置。
【請求項４０】
前記空間マルチパラメータ細胞亜細胞画像データは、マルチプレックス免疫蛍光バイオマーカーデータであり、１つ以上のバイオマーカーの各々についての平均強度は、前記腫瘍内空間ドメイン内の全ての細胞間で平均されたマルチプレックス免疫蛍光バイオマーカーデータを生成するのに用いられた全てのバイオマーカーの平均強度値を含み、１つ以上のバイオマーカー対についてのケンドール順位相関は、前記腫瘍内空間ドメイン内のマルチプレックス免疫蛍光バイオマーカーデータを生成するのに用いられるバイオマーカーの全ての対間のケンドール順位相関を含む、請求項３９に記載の装置。
【請求項４１】
前記空間マルチパラメータ細胞亜細胞画像データは、マルチプレックス免疫蛍光バイオマーカーデータであり、前記複数の腫瘍内空間ドメインの各々の基本特徴セットは、その腫瘍内空間ドメイン内の全ての細胞についてマルチプレックス免疫蛍光バイオマーカーデータを生成するのに用いられるバイオマーカーの全ての対についてのドメイン特異的順位相関を含む、請求項３４に記載の装置。
【請求項４２】
前記複数の腫瘍内空間ドメインの各々について、前記その腫瘍内空間ドメインについての基本特徴セットから特徴のサブセットを選択する工程は、再発ガイド学習を使用する、再発ガイド学習を使用する、請求項３４に記載の装置。
【請求項４３】
前記複数の腫瘍内空間ドメインの各々について、前記その腫瘍内空間ドメインについての基本特徴セットから特徴のサブセットを選択する工程は、Ｌ１ペナライズドＣｏｘ比例ハザード回帰法に基づくモデル選択を使用する、請求項４２に記載の装置。
【請求項４４】
前記複数の腫瘍内空間ドメインの各々について、前記合同の予測モデルは、前記特徴のサブセットのみを入力として用いるペナライズドＣｏｘ回帰モデルにおいてＬ２ペナルティを用いて、前記特徴のサブセットの各特徴について係数を学習することによって予め開発かつ訓練されている、請求項４３に記載の装置。
【請求項４５】
前記複数の腫瘍内空間ドメインの各々について、前記その腫瘍内空間ドメインについての基本特徴セットから特徴のサブセットを選択する工程は、更に、予め定められた閾値で各係数の符号の安定性を試験することにより、再発予測への寄与の安定性について試験する工程を含む。請求項４４に記載の装置。
【請求項４６】
前記空間マルチパラメータ細胞亜細胞画像データは、マルチプレックス免疫蛍光バイオマーカーデータであり、前記複数の腫瘍内空間ドメインの各々について、前記その腫瘍内空間ドメインについての基本特徴セットから特徴のサブセットを選択する工程は、予後力について一緒に、前記マルチプレックス免疫蛍光バイオマーカーデータを生成するのに用いられるバイオマーカーを試験する工程を含む、請求項３４に記載の装置。
【請求項４７】
前記空間マルチパラメータ細胞亜細胞画像データは、マルチプレックス免疫蛍光バイオマーカーデータであり、前記複数の腫瘍内空間ドメインの各々について、前記その腫瘍内空間ドメインについての基本特徴セットから特徴のサブセットを選択する工程は、予後力について個々に、前記マルチプレックス免疫蛍光バイオマーカーデータを生成するのに用いられるバイオマーカーを試験する工程を含む、請求項３４に記載の装置。
【請求項４８】
個体について癌再発リスクを予測する装置であって、
癌再発リスクを予測する予測モデルを実行する処理装置を備えるコンピュータシステムを備え、前記処理装置は、
前記個体の腫瘍についての患者空間マルチパラメータ細胞亜細胞画像データを受信して、
前記患者空間マルチパラメータ細胞亜細胞画像データを、前記合同の予測モデルを用いて分析して、前記個体について予測される癌再発リスクを判定するように構成されており、前記合同の予測モデルは、複数の癌患者から得た空間マルチパラメータ細胞亜細胞画像データ由来の複数の腫瘍内空間ドメインについて導き出された複数の特徴間の空間相関統計に基づく、装置。
【請求項４９】
前記合同の予測モデルは、複数のマルチプレックス蛍光標識バイオマーカー及びそれらバイオマーカーに由来する特徴間の空間相関統計に基づいており、前記空間相関統計は、複数の癌患者から得たマルチプレックス免疫蛍光バイオマーカーデータ由来の複数の腫瘍内空間ドメインについて開発され、前記空間相関統計は、それらバイオマーカーの対が如何に、前記マルチプレックス免疫蛍光バイオマーカーデータによって表されて腫瘍微環境内で空間的に分配されるかを捉える、請求項４８に記載の装置。
【請求項５０】
個体について癌再発リスクを予測する方法であって、
前記個体の腫瘍についての患者空間マルチパラメータ細胞亜細胞画像データを受信する工程と、
前記患者空間マルチパラメータ細胞亜細胞画像データを、癌再発リスクを予測する予測モデルを用いて分析して、前記個体について予測される癌再発リスクを判定する工程と
を含み、前記合同の予測モデルは、複数の癌患者から得た空間マルチパラメータ細胞亜細胞画像データ由来の複数の腫瘍内空間ドメインについて導き出された特徴間の空間相関統計に基づく、方法。
【請求項５１】
前記合同の予測モデルは、複数のマルチプレックス蛍光標識バイオマーカー及びそれらバイオマーカーに由来する特徴間の空間相関統計に基づいており、前記空間相関統計は、複数の癌患者から得たマルチプレックス免疫蛍光バイオマーカーデータ由来の複数の腫瘍内空間ドメインについて開発され、前記空間相関統計は、それらバイオマーカーの対が如何に、前記マルチプレックス免疫蛍光バイオマーカーデータによって表されて腫瘍微環境内で空間的に分配されるかを捉える、請求項５０に記載の方法。
【請求項５２】
コンピュータプログラム製品であって、組み込まれたコンピュータ可読プログラムコードを有する非一過性のコンピュータ使用可能媒体を備え、前記コンピュータ可読プログラムコードは、実行されて、個体についての癌再発リスクを予測する請求項５０に記載の方法を実施するように構成されており、前記コンピュータプログラム製品は、前記予測モデルを記憶している、コンピュータプログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
＜政府契約＞
本発明は、国立衛生研究所（ＮＩＨ）による、補助金＃ＣＡ２０４８２６号の政府支援を受けてなされた。政府は、本発明において、一定の権利を有する。
【０００２】
＜発明の分野＞
本開示の概念は、デジタル病理学に関し、特に、原発腫瘍由来の空間マルチパラメータ細胞亜細胞画像データと、当該データから、再発と関連して発現する空間ドメインネットワークを同定することによって得た空間相関統計とから、癌患者の再発リスクを予測するシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
結腸直腸癌（ＣＲＣ）は、癌の２番目に一般的な種類であり、そして、世界中の癌関連の死因の第３位である。この多因子性の疾患は、他の癌腫のように、上皮クローンの選択を通して発達進行し、免疫細胞及び間質細胞を含む、相互に共進化する腫瘍微環境（ＴＭＥ）の状況下で、悪性表現型を付与する可能性を伴っている。ＣＲＣ患者は、確立されている腫瘍−節−転移（ＴＮＭ）分類を用いて病期分類される。しかしながら、各ステージ内の患者の転帰には、顕著な変動性がある。例えば、ＣＲＣは、ステージＩＩの患者の最大３０％において、完全に腫瘍を切除し、残留腫瘍量（residual tumor burden）がなく、転移の徴候がないにも拘わらず再発する。一方で、より進行したＣＲＣは、安定性を示すことが、又は実際に、自発的に退行さえすることが知られている。
【０００４】
転帰のこの変動性の基礎をなすＴＭＥに内在する可塑性は、ＴＭＥ内の多様な細胞型の空間的組織化から発生する複雑なネットワーク生物学、及び不均一な活性化状態によって制御される。ＣＲＣの進行及び再発におけるＴＭＥの重大な役割は近年、４つのコンセンサス分子サブタイプ（ＣＭＳ）の同定と、全生存を判定する際の間質細胞の重要な役割を明確にする機能的研究と、Ｉｍｍｕｎｏｓｃｏｒｅ（登録商標）の開発とによって強調されてきている。Ｉｍｍｕｎｏｓｃｏｒｅは、腫瘍の様々な領域内で腫瘍−浸潤Ｔリンパ球を定量化して、それらの浸潤をＣＲＣ再発と関連させる。しかしながら、ＴＭＥを更に利用して、疾患進行に機構的に関連付けられたバイオマーカーの同定と、新規の治療戦略の開発とを介して、ＣＲＣ予測を大きく改善させることができる。
【発明の概要】
【０００５】
一実施形態において、癌再発リスクを予測するシステムを生成する方法が提供される。当該方法は、複数の癌患者についての空間マルチパラメータ細胞亜細胞画像データを受信する工程と、空間マルチパラメータ細胞亜細胞画像データを、複数の腫瘍内空間ドメインへと空間的に切断する工程と、腫瘍内空間ドメイン毎の基本特徴セットを生成する工程と、腫瘍内空間ドメイン毎に、腫瘍内空間ドメインの基本特徴セットから特徴のサブセットを選択する工程と、腫瘍内空間ドメイン毎に、腫瘍内空間ドメインの特徴のサブセットを用いて、癌再発リスクを予測する空間ドメイン特異的多変量予測モデルを開発かつ訓練する工程と、各腫瘍内空間ドメインの空間ドメイン特異的多変量予測モデルを組み合わせて、癌再発リスクを予測する合同の予測モデルにする工程とを含む。
【０００６】
別の実施形態において、個体について癌再発リスクを予測する方法が提供される。当該方法は、個体の腫瘍の患者空間マルチパラメータ細胞亜細胞画像データを受信する工程と、患者空間マルチパラメータ細胞亜細胞画像データを、癌再発リスクを予測する合同の予測モデルを用いて分析して、個体について予測される癌再発リスクを判定する工程とを含む。この実施形態における合同の予測モデルは、複数の癌患者についての空間マルチパラメータ細胞亜細胞画像データを受信する工程と、空間マルチパラメータ細胞亜細胞画像データを、複数の腫瘍内空間ドメインに空間的に切断する工程と、腫瘍内空間ドメイン毎の基本特徴セットを生成する工程と、腫瘍内空間ドメイン毎に、腫瘍内空間ドメインについての基本特徴セットから特徴のサブセットを選択する工程と、腫瘍内空間ドメイン毎に、腫瘍内空間ドメインの特徴のサブセットを用いて、癌再発リスクを予測する空間ドメイン特異的多変量予測モデルを開発かつ訓練する工程と、各腫瘍内空間ドメインの空間ドメイン特異的多変量予測モデルを組み合わせて、癌再発リスクを予測する合同の予測モデルにする工程とによって、予め開発かつ訓練されている。
【０００７】
別の実施形態において、個体について癌再発リスクを予測するための装置が提供される。当該装置は、癌再発リスクを予測する合同の予測モデルを実行する処理装置を備えるコンピュータシステムを備え、当該処理装置は、個体の腫瘍についての患者空間マルチパラメータ細胞亜細胞画像データを受信して、患者空間マルチパラメータ細胞亜細胞画像データを、合同の予測モデルを用いて分析して、個体について予測される癌再発リスクを判定するように構成されている。合同の予測モデルは、複数の癌患者についての空間マルチパラメータ細胞亜細胞画像データを受信する工程と、空間マルチパラメータ細胞亜細胞画像データを、複数の腫瘍内空間ドメインに空間的に切断する工程と、腫瘍内空間ドメイン毎の基本特徴セットを生成する工程と、腫瘍内空間ドメイン毎に、腫瘍内空間ドメインについての基本特徴セットから特徴のサブセットを選択する工程と、腫瘍内空間ドメイン毎に、腫瘍内空間ドメインの特徴のサブセットを用いて、癌再発リスクを予測する空間ドメイン特異的多変量予測モデルを開発かつ訓練する工程と、各腫瘍内空間ドメインの空間ドメイン特異的多変量予測モデルを組み合わせて、癌再発リスクを予測する合同の予測モデルにする工程とによって、予め開発かつ訓練されている。
【０００８】
更に別の実施形態において、個体について癌再発リスクを予測する装置が提供され、これは、癌再発リスクを予測する予測モデルを実行する処理装置を備えるコンピュータシステムを備える。当該処理装置は、個体の腫瘍についての患者空間マルチパラメータ細胞亜細胞画像データを受信して、患者空間マルチパラメータ細胞亜細胞画像データを、合同の予測モデルを用いて分析して、個体について予測される癌再発リスクを判定するように構成されており、合同の予測モデルは、複数の癌患者から得た空間マルチパラメータ細胞亜細胞画像データ由来の複数の腫瘍内空間ドメインについて導き出された複数の特徴間の空間相関統計に基づいている。
【０００９】
更に別の実施形態において、個体について癌再発リスクを予測する方法が提供され、これは、個体の腫瘍についての患者空間マルチパラメータ細胞亜細胞画像データを受信する工程と、患者空間マルチパラメータ細胞亜細胞画像データを、癌再発リスクを予測する予測モデルを用いて分析して、個体について予測される癌再発リスクを判定する工程とを含み、合同の予測モデルは、複数の癌患者から得た空間マルチパラメータ細胞亜細胞画像データ由来の複数の腫瘍内空間ドメインについて導き出された特徴間の空間相関統計に基づいている。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本開示の概念の例示的な実施形態に従って、癌再発生リスクを予測する空間ドメイン特異的多変量予測モデルを開発かつ訓練する方法のフローチャートである。
【図２】本開示の概念の実例となる特定の実施形態の５５個のバイオマーカープラスＤＡＰＩで標識した、ステージＩＩのＣＲＣ患者の切除された原発腫瘍由来の例示的なＴＭＡスポットの例示的なＨｘＩＦ画像スタックを示す。
【図３】反復的な標識−画像−化学物質−不活化サイクルに由来する５５個のＨｘＩＦバイオマーカー画像の最適な視覚化を可能にする、図２の患者ＴＭＡスポットのサブ領域を強調する図である。
【図４】図２における例示的なＴＭＡスポットの上皮空間ドメインを示す。
【図５】図２における例示的なＴＭＡスポットの間質空間ドメインを示す。
【図６】図２における例示的なＴＭＡスポットの上皮−間質空間ドメインを示す。
【図７】本開示の概念の例示的な実施形態の空間モデルの概略図である。
【図８Ａ１】本開示の概念の例示的な実施形態に従って生成された基本特徴セットの概略図である。
【図８Ａ２】本開示の概念の例示的な実施形態に従って生成された基本特徴セットの概略図である。
【図８Ｂ１】本開示の概念の例示的な実施形態に従って生成された基本特徴セットの概略図である。
【図８Ｂ２】本開示の概念の例示的な実施形態に従って生成された基本特徴セットの概略図である。
【図８Ｃ１】本開示の概念の例示的な実施形態に従って生成された基本特徴セットの概略図である。
【図８Ｃ２】本開示の概念の例示的な実施形態に従って生成された基本特徴セットの概略図である。
【図９】図８Ａ１乃至８Ｃ２の表現を使用した概略的な表現であって、本開示の概念の例示的な実施形態に従って、Ｌ１ペナライズドＣｏｘ比例ハザード回帰法に基づくモデル選択を介して、基本特徴セットから特定の最適な空間ドメイン特徴を決定する方法を示す。
【図１０Ａ】本開示の概念の例示的な実施形態に従う、最適な特徴のサブセットの最終のドメイン特異的特徴を示す概略図である。
【図１０Ｂ】本開示の概念の例示的な実施形態に従う、最適な特徴のサブセットの最終のドメイン特異的特徴を示す概略図である。
【図１０Ｃ】本開示の概念の例示的な実施形態に従う、最適な特徴のサブセットの最終のドメイン特異的特徴を示す概略図である。
【図１１Ａ】本開示の概念の例示的な実施形態に従うドメイン特異的係数を示す概略図である。
【図１１Ｂ】本開示の概念の例示的な実施形態に従うドメイン特異的係数を示す概略図である。
【図１１Ｃ】本開示の概念の例示的な実施形態に従うドメイン特異的係数を示す概略図である。
【図１２】例示的な特定の一実施形態に従う、本開示の概念の空間ドメイン予測の性能を示す図である。
【図１３】例示的な特定の一実施形態に従う、本開示の概念の空間ドメイン予測モデルについての、感度及び特異性の値を示す図である。
【図１４】例示的な特定の一実施形態に従う、５年ＣＲＣ再発の低リスク及び高リスクでの、本開示の概念によって同定された患者の無再発生存曲線における分離を示す図である。
【図１５Ａ】例示的な特定の一実施形態に従う、３つの空間ドメインについての情報距離マトリックスを示す図である。
【図１５Ｂ】例示的な特定の一実施形態に従う、３つの空間ドメインについての情報距離マトリックスを示す図である。
【図１５Ｃ】例示的な特定の一実施形態に従う、３つの空間ドメインについての情報距離マトリックスを示す図である。
【図１５Ｄ】例示的な特定の一実施形態に従う、計算的に推測された空間ドメインネットワークを示す図である。
【図１５Ｅ】例示的な特定の一実施形態に従う、計算的に推測された空間ドメインネットワークを示す図である。
【図１５Ｆ】例示的な特定の一実施形態に従う、計算的に推測された空間ドメインネットワークを示す図である。
【図１６】本開示の概念に従って癌再発生リスクを予測する多変量予測モデルを開発かつ訓練する例示的なシステムの概略ダイアグラムである。
【図１７】本明細書に記載されている癌再発リスク予測方法論が、例示的な一実施形態に従って実行され得る、例示的なデジタル病理システムの概略ダイアグラムである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
本明細書中で用いられる、「ある」、及び「その」の単数形は、文脈が明らかにそうでないと示さない限り、複数の参照を含む。
【００１２】
本明細書中で用いられる用語「数」は、１、又は１よりも大きな整数（すなわち、複数）を意味するものとする。
【００１３】
本明細書で用いられる用語「コンポーネント」及び「システム」は、コンピュータに関連するエンティティ、ハードウェア、ハードウェアとソフトウェアの組合せ、ソフトウェア、又は実行中のソフトウェアに言及することが意図される。例えば、コンポーネントは、以下であることに限定されないが、プロセッサ上で動作するプロセス、プロセッサ、オブジェクト、実行可能ファイル、実行のスレッド、プログラム、及び／又はコンピュータであってよい。実例としては、サーバー上で動作するアプリケーション及びサーバーは双方とも、コンポーネントであってよい。１つ以上のコンポーネントが、実行のプロセス及び／又はスレッドに存在してよく、コンポーネントが、１つのコンピュータ上にローカライズされ、かつ／又は２つ以上のコンピュータ間に分配されてよい。ユーザーに情報を表示するある種の方法が、スクリーンショットとしてのある種の図又はグラフに関して示され、かつ記載される一方、当業者であれば、種々の他の代替物を使用することができることを認識するであろう。
【００１４】
本明細書中で用いられる方向のフレーズ、例えば、限定されないが、上部、下部、左、右、上方、下方、前方、後方、及びそれらの派生語は、図面に示される要素の向きに関しており、そして特許請求の範囲について、明示的にその中で記載されない限りは限定とはならない。
【００１５】
本開示の概念を、説明の目的で、主題のイノベーションの完全な理解を実現するために、多数の具体的な詳細と共に以下に記載する。しかしながら、本開示の概念を、これらの具体的な詳細なしに、本開示の概念の精神及び範囲から逸脱することなく実行することができることは、明らかであろう。
【００１６】
本明細書でより詳細に記載されるように、本開示の概念は、種々の実施形態において、原発腫瘍から得た空間マルチパラメータ細胞亜細胞画像データと、当該画像データから、再発と関連して発現する空間ドメインネットワークを同定することによって得た空間相関統計とから、癌患者についての再発リスクを予測する新規のシステム及び方法を提供する。例示的な実施形態において、本開示の概念は、マルチプレックス免疫蛍光（ＩＦ）バイオマーカー、及びその空間相関統計によって、原発腫瘍から癌患者について再発リスクを予測することに関して本明細書中で記載されており、ゆえに、この例示的な実施形態は、マルチプレックス免疫蛍光バイオマーカーデータを使用する。しかしながら、本開示の概念は、任意の空間マルチパラメータ細胞亜細胞画像データに有効であることが理解されるであろう。空間マルチパラメータ細胞亜細胞画像データには、限定されないが、以下の画像モダリティが挙げられる：透過光、Ｈ＆ＥとＩＨＣの組合せ（１〜複数のバイオマーカー）；蛍光；免疫蛍光（抗体、ナノボディが挙げられるが、これらに限定されない）；生細胞バイオマーカーマルチプレキシング、ハイパープレキシング；質量分析（ＣｙＴＯＦが挙げられるが、これに限定されない）；空間的トランスクリプトミクス（ＦＩＳＨが挙げられるが、これに限定されない）；及び電子顕微鏡観察。
【００１７】
特に、例示的な実施形態に関して、ＴＭＥのより深い理解は、同じサンプルにおける＞７個の細胞及び組織コンポーネントを標識することができる画像化方法（ハイパープレックス（ＨｘＩＦ）蛍光及び他の画像化モダリティ）から生じ得る。各原発腫瘍内に内在する情報を完全に抽出するために、本開示の概念は、全ての固形腫瘍に適用可能な、空間的解析論（ＳｐＡｎ）の計算及びシステム病理プラットフォームを使用して、ＴＭＥシグナリングネットワークの全体の空間的関係を分析する。本明細書でより詳細に説明されるように、本開示の概念のＳｐＡｎプラットフォームは、対応する悪性表現型の依存物として当然選択されるＴＭＥシグナリングネットワークのサブセットについて強化されており、コンピュータ処理的に不偏である臨床的転帰ガイド（outcome-guided）統計モデルを構築する。
【００１８】
より具体的には、本明細書でより詳細に説明される本開示の概念の一態様に従って、癌再発リスクを予測する空間ドメイン特異的多変量予測モデルが、多数の癌患者組織サンプルから得たマルチプレックス免疫蛍光バイオマーカーデータ（例えば、ＨｘＩＦデータ）を用いて、開発かつ訓練される。その後、訓練された空間ドメイン特異的多変量予測モデルを用いて、個々の患者の組織サンプルから得たマルチプレックス免疫蛍光バイオマーカーデータに基づいて、癌再発のリスクを予測することができる。本明細書に記載される非限定的な例示的な一実施形態では、本開示の概念は、原発腫瘍が切除された患者におけるＣＲＣ再発の５年リスクを予測することができ、これは、再発特異的ネットワーク生物学の推論をも可能にする。
【００１９】
図１は、本開示の概念の例示的な実施形態に従って、癌再発生リスクを予測する空間ドメイン特異的多変量予測モデルを開発かつ訓練する方法のフローチャートである。図１を参照すると、当該方法は、マルチプレックス免疫蛍光バイオマーカーデータ（すなわち、訓練／試験データ）が癌患者コホートの組織サンプルから生成されるステップ５から始まる。より具体的には、例示的な実施形態にでは、複数のＨｘＩＦ画像スタックが、癌患者コホートから得た、切除された組織サンプルのホルマリン固定パラフィン包埋（ＦＦＰＥ）組織マイクロアレイ（ＴＭＡ）から生成される。理解されるように、ＨｘＩＦ画像スタックの生成は、スタック毎に、マルチプレックス（具体的には、この実施形態においては、ハイパープレックス）画像化プロセスを用いて、各組織切片由来の複数の高解像度マルチプレックス画像を生成をすること含んでおり、当該画像化プロセスは、複数のバイオマーカーを画像化するために、幾つかの蛍光タグを用いて各組織切片を繰返し標識化する工程を含む。
【００２０】
非限定的な例示的な実施形態では、図１のステップ５において獲得したトレーニング／試験マルチプレックス免疫蛍光バイオマーカーデータは、ＧＥ  Ｈｅａｌｔｈｃａｒｅ社のＣｅｌｌ  ＤＩＶＥ（商標）（以前の商品名、ＭｕｌｔｉＯｍｙｘ）ＨｘＩＦ画像化及び画像プロセシングワークフロー機器を用いて生成されてよい。Ｃｅｌｌ  ＤＩＶＥ（商標）システムは、標識−画像−色素−不活化の反復サイクルによる２〜３個のバイオマーカープラスＤＡＰＩ（４’，６−ジアミジノ−２−フェニルインドール）核対比染色の順次マルチプレックス画像化を介して、５０個を超えるバイオマーカーのハイパープレックス画像化を実行することができる。このアプローチの広範な検証により、試験した大多数のエピトープが、色素不活化プロセスに対して極めてロバストであることが実証された。サンプルの生物学的完全性が、少なくとも５０回の反復サイクルについて維持されていることが見出された。
【００２１】
説明目的で本明細書に記載される本開示の概念の非限定的な例示的な特定の一実施形態では、ステップ５において、５５個の特定のバイオマーカーを用いて、訓練／試験用マルチプレックス免疫蛍光バイオマーカーデータを生成する。しかしながら、これは、解説の目的のためだけのものであること、そして、より多い若しくはより少ない、かつ／又は異なるバイオマーカーが、本開示の概念の範囲内で用いられてよいことは理解されるであろう。この例示的な、実例となる実施の特定のバイオマーカーは、以下の表１に示されており、上皮、免疫、及び間質細胞系統、亜細胞コンパートメント、オンコジーン、腫瘍サプレッサ、並びに細胞活性化状態を示す翻訳後タンパク質修飾についてのマーカーを含んでいる。
【００２２】
【表１−１】
2021525361.tif 000003
【表１−２】
2021525361.tif 000004
【表１−３】
2021525361.tif 000005
【表１−４】
2021525361.tif 000006
【００２３】
図２は、ステージＩＩのＣＲＣ患者の切除された原発腫瘍の例示的な５μｍ厚及び０．０ｍｍ幅のＴＭＡスポットの例示的なＨｘＩＦ画像スタックを示しており、腫瘍は、この特定の例示的実施形態の５５個のバイオマーカープラスＤＡＰＩで標識されている。図３は、この患者のＴＭＡスポットのサブ領域を強調しており、反復的な標識−画像−化学物質−不活化サイクルから得られた５５個のＨｘＩＦバイオマーカー画像の最適な視覚化を可能としている。
【００２４】
非限定的な例示的な実施形態において、図１のステップ５において用いた患者コホートは、レトロスペクティブに獲得された化学療法未実施のＣＲＣ患者コホートであり、１９９３〜２００２年の間におけるＣＲＣ原発腫瘍増殖がステージＩ〜ステージＩＩＩの患者を含んでいた。化学療法未実施（追跡調査の５＋年間のネオアジュバント又はアジュバント療法の実施なし）のＣＲＣ患者コホートの活用により、摂動を受けていない（unperturbed）原発腫瘍の生物学的性質を調べる機会が得られる。
【００２５】
例示的な特定の一実施形態では、ＤＡＰＩベースの核染色を用いて、後の画像分析ステップの前に、順次標識かつ画像化されたＴＭＡスポットを登録して調整してよい。更に、自家蛍光が、染色された画像から除去されてよい。更に、例示的な特定の一実施形態では、本明細書で説明される単一の細胞セグメンテーションの後に、幾つかのデータプレプロセシングステップが行われてよい。これらには、細胞フィルタリング、スポット排除、ｌｏｇ２変換、及びスライド対スライド（slide to slide）規格化が含められた。この実施形態では、細胞は、そのサイズが２０×倍率にて１０画素よりも大きければ、分析に含められた。ハイパープレキシングプロセスにより、組織が損傷を受ける、折り畳まれる、又は損なわれることがある。また、画像レジストレーション問題により、質の悪い細胞データが生じることもある。従って、ＤＡＰＩとの相関に基づくその画像の組織品質インデックスが、ラウンド毎に細胞毎に算出されてよい。品質インデックスが０．９以上である（細胞の少なくとも９０％がＤＡＰＩと重なり合ったことを意味する）細胞のみが、その後に含められてよい。また、全バイオマーカーについての全スライドが、チャンネルあたり共通の曝露時間に調整されてよい。次に、データはｌｏｇ２変換されてよい。全スライドのメジアンを平均化するメジアン標準化が実行されて、スライド対スライドの非生物学的変動性を除去してもよい。
【００２６】
再度図１を参照すると、その方法は、ステップ５での訓練マルチプレックス免疫蛍光バイオマーカーデータの生成の後に、ステップ１０に進む。ステップ１０にて、空間的切断が、訓練／試験マルチプレックス免疫蛍光バイオマーカーデータに実行されて、訓練／試験マルチプレックス免疫蛍光バイオマーカーデータ（各スタック内の各画像）を、以下に記載されるような複数の腫瘍内空間ドメイン（例えば、上皮、間質、及び上皮−間質）に分割する。次に、（空間ドメインベースの特徴の）基本特徴セットが、腫瘍内空間ドメイン毎に、以下に詳細に記載されるように、切断されたマルチプレックス免疫蛍光バイオマーカーデータから生成される。例示的な実施形態において、腫瘍内空間ドメイン毎の基本特徴セットとしては、複数の強度ベースの特徴、例えば、限定ではないが、特定のバイオマーカーについての強度発現値、及び／又はバイオマーカーの対毎の相関値が挙げられる。また、腫瘍内空間ドメイン毎の基本特徴セットは、他の空間不均一性尺度を含んでよく、例えば、限定ではないが、単純から精巧な空間不均一性測定メトリックに及んでおり、タンパク質バイオマーカーと核酸バイオマーカーの組合せを組み込んでいる他の空間分析を含む。
【００２７】
特に、例示的な実施形態では、空間ドメイン毎の基本特徴セットは、訓練マルチプレックス免疫蛍光バイオマーカーデータによって示される腫瘍微環境の仮想的な３−レベル空間的切断（細胞セグメンテーション）を最初に実行することによって生成される。これは、最初にＴＭＡ（各スタック内の各画像）を上皮領域及び間質領域に明確にセグメント化して、上皮Ｅカドヘリン染色によって区別することによってなされた。上皮領域内の細胞は、Ｅカドヘリン細胞−細胞接着標識及び汎サイトケラチンを用いて特定され、個々の上皮細胞は、Ｎａ＋Ｋ＋ＡＴＰアーゼ細胞膜マーカー、リボソームタンパク質Ｓ６細胞質マーカー、及びＤＡＰＩを用いた核染色を用いてセグメント化される。その後、タンパク質発現レベル及び標準偏差が、各細胞について定量化された。
【００２８】
図２の例示的なＴＭＡについて結果として生じた上皮空間ドメインを、図４に示す。残りの細胞は、間質ドメインに割り当てており、図５に示されている。これらの間質細胞の形態は多様である。上皮ドメイン及び間質ドメインに基づいて、本開示の概念の方法はまた、図６に示されている第３の空間ドメイン、上皮間質ドメインを特定して、間質細胞及び悪性上皮細胞が近接して相互作用している１００μｍの境界を明確に捉える。合わせて、これらの３つの腫瘍内空間ドメインは、腫瘍微環境の仮想的３−レベル空間的切断を含んでおり、これは、図７において概観で概略的に示されており、本明細書で詳細に説明される本開示の概念の空間モデルの基礎を形成する。
【００２９】
次に、５５個のハイパープレックスバイオマーカーの発現を利用して、空間ドメイン毎の基本特徴セットが、図８Ａ１〜図８Ｃ２において概略的に示される３つの空間ドメインの各々を特徴付けている特徴として、対応する５５個の平均強度及び１４８５個のケンドール順位相関を最初に計算することによって生成される。平均強度は、各バイオマーカーの平均ドメイン特異的発現プロファイルを捉える一方、ケンドール順位相関は、任意の２つのバイオマーカー間の関連性の強度を、線形性を推定することなく評価する。重要なこととして、本開示の概念における明確な特徴としてのドメイン特異的順位相関の計算は、予測モデルの範囲内の共変量（平均バイオマーカー発現）間の相互作用としての相関を暗黙のうちに組み込む、より典型的なアプローチの代わりに用いられている。これらの明示的な特徴は、全てが同じ空間ドメイン内にある細胞内ネットワークと細胞間ネットワークによってだけでなく、別の空間ドメインに由来するメディエータ（例えば、エキソソーム）によってもおそらく媒介される、２つのバイオマーカー間の関連性を検出する。
【００３０】
例示的な特定の一実施形態では、上皮、間質、及び上皮−間質空間ドメイン毎に、本開示の概念は、Ｍ＝１５４０のドメイン特異的バイオマーカー特徴ベクトルｆを、入力として用いる。この入力特徴ベクトルは、（１）空間ドメイン内の全ての細胞間で平均された５５個のバイオマーカーの平均強度値と、（２）空間ドメイン内の全５５個のバイオマーカー対間の１４８５（＝５５＊５４／２）個のケンドール順位相関とで構成される。ケンドール順位相関が、相関メトリックとして選択された。なぜならば、これは、２つのバイオマーカー間の関連性のノンパラメトリック測定値であるからである。更に、相関を計算するために順位付けしたバイオマーカー発現の一致した対及び一致しない対を用いることで、測定ノイズ及び小さなサンプルサイズの存在下でのバイオマーカー関連性をロバストに捉えることができる。バイオマーカーの各対の順位相関が、バイオマーカーを発現する空間ドメインの全体にわたって、全ての細胞の各空間ドメインについて計算される。このアプローチは、平均バイオマーカー強度発現間における（バイオマーカー発現は、モデルの唯一の共変量である）、モデル内に内在した、相互作用を介した相関を通常考慮する予測モデルと明確に異なっている。本開示の概念は、空間ドメインの全体にわたる平均強度バイオマーカー発現による相関を計算しないが、その代わりとして、空間ドメインの個々の細胞の全体にわたるバイオマーカー発現を用いて、バイオマーカーの全ての対間のドメイン特異的順位相関値を明確に計算して、本開示の概念の基本相関特徴セットを作ることを強調する。
【００３１】
更に、これらの２セットの特徴を計算する前に、例示的な実施形態の分析ワークフローは、特徴のロバスト性を確実にする最初の強度閾値ステップを含む。具体的には、本開示の概念は、各患者ＴＭＡスポットにわたって、全てのバイオマーカーについて、個別に細胞−レベルバイオマーカー発現の強度ベースの分布を計算する。この分布でのパーセンタイル値が８５を超える強度のみが、バイオマーカー発現と見做されて、強度特徴の計算に含められる。強度分布の右末尾に焦点を当てることは、意図的に慎重であって、低い強度のバイオマーカー発現を潜在的に排除するかもしれないが、分析への偽陽性発現が含まれることを最小限に抑える。
【００３２】
次に、空間ドメイン毎の基本特徴セットがステップ１０で生成された後に、本方法は、ステップ１５に進む。ステップ１５では、基本特徴セットから空間ドメイン毎の特徴（最適な特徴）のサブセットを決定するために、試験が、各空間ドメインについて基本特徴セットで実行される。
【００３３】
より具体的には、例示的な実施形態では、本開示の概念は、ＣＲＣ再発ガイド（recurrence-guided）学習を用いて、Ｌ１ペナライズドＣｏｘ比例ハザード回帰法に基づくモデル選択を介して、経過予想に最適なサブセットを構成する各空間ドメインについて、基本特徴セットから特定の空間ドメイン特徴を決定する。このプロセスは、図９に概略的に示されている。選択された特徴の追跡調査分析を実行して、９０％の閾値にて、対応する係数の符号の安定性を試験することで、再発予測への寄与の安定性を試験する。この例示的な実施形態における最適なサブセットの最終のドメイン特異的特徴を、図１０Ａ、図１０Ｂ、及び図１０Ｃに概略的に示す。
【００３４】
更に、再発転帰を評価するためのドメイン特異的モデルの各々に対する選択された特徴の寄与を制御する係数が、Ｌ１ペナルティ下で学習される。それらの値は、従って、全ての（例えば、１５４０個の）特徴に依存する。この依存性を取り除くために、本開示の概念は、最適に選択された特徴のみを入力とするペナライズドＣｏｘ回帰モデルにおいてＬ２ペナルティを用いて、３つのドメイン特異的モデル係数の各々を再学習する。このＬ２正則化学習により、本開示の概念は、再発転帰と９０％一致する選択された特徴の最適な寄与を推定することができる。例示的な実施形態において結果として生じたドメイン特異的係数を、図１１Ａ、図１１Ｂ、及び図１１Ｃに示す。
【００３５】
次に、各空間ドメインにとって最適な空間ドメイン特徴及び係数のサブセットをステップ１５において決定した後、本方法は、ステップ２０に進む。ステップ２０では、本開示の概念は、各空間ドメインについて癌再発を予測するための個々の空間ドメイン特異的多変量予測モデルを、空間ドメイン特徴の最適なサブセット、及び空間ドメインの係数を用いて開発かつ訓練する。次に、ステップ２５にて、本開示の概念は、対応する係数によって重み付けされた最適なドメイン特異的特徴を含むこれらの個々の空間ドメイン特異的多変量予測モデルを組み合わせて、単一の／合同の再発ガイド空間ドメイン予測モデルにする。
【００３６】
例示的な特定の一実施形態に従う単一の／合同のモデルの性能を、図１２に示す。患者のデータセットをブートストラッピング（置換によりサンプリング）して、５年の各々において癌が再発した患者の割合が各ブートストラップにおいて同じままであることを保証する層化サンプリングを用いて、独立した５００対の訓練及び試験セットを生成することによって、結果は得られた。各ブートストラップについて、この実施形態における本開示の概念は、学習用の訓練データを、そして独立した試験データを用いて、受診者動作特性（ＲＯＣ）曲線を計算した。これらのＲＯＣ曲線を、平均ＲＯＣ曲線と共に図１２に示す。ブートストラップしたＲＯＣ曲線の平均曲線下面積（ＡＵＣ）は８８．５％、標準誤差は０．１％であり、本開示の概念の安定した性能を実証している。
【００３７】
特定の一実施形態にて、Ｙｏｕｄｅｎ指数は、誤診率全体を最小限にするＲＯＣ曲線上の臨床的に関連するオペレーティング点を同定するために最大にされた。図１３は、全てのブートストラップランについて、結果として生じた感度及び特異性の値を示しており、平均値はそれぞれ８０．３％（標準誤差０．４％）及び８５．１％（標準誤差０．３％）である。高い特異性が、本開示の概念が疾患の証拠がない患者をＣＲＣ再発のリスクが高いと誤認することから制限する一方で、良好な感度は、本開示の概念に高リスク患者を見落とさせ得ない。これは、７．２の高いポジティブな尤度比値（標準誤差０．２３）によって強調され、当該尤度比値は、本開示の概念が、患者を、ＣＲＣ再発のリスクがあると同定した場合の、患者におけるＣＲＣ再発の確率が上がる大きな要因を定量化している。同時に、０．２２の小さいネガティブな尤度値（標準誤差０．００３）は、本開示の概念が患者が低リスクであると同定した場合における患者のＣＲＣ再発の確率の低下を定量化している。最後に、これらの結果は図１４にまとめられており、本開示の概念によって５年ＣＲＣ再発の低リスクと高いリスクで特定された患者の無再発生存曲線において、大きな分離が示されている。
【００３８】
更に、非限定的な例示的な特定の一実施形態において、ステップ１５において、各空間ドメインについて、本開示の概念は、Ｃｏｘ比例ハザードモデルを、部分的尤度関数
【数１】
2021525361.tif 000007
を介して実行し、ペナルティは
【数２】
2021525361.tif 000008
及びα＝｛０，１｝によって与えられる。入力としての特徴ベクトルｆが与えられると、部分尤度Ｌ（β）は、時間ｔｋにて患者においてＣＲＣが再発することを観察する条件付き確率を定量化する。（Ｌ（β）の分子
【数３】
2021525361.tif 000009
に比例）。ここで、患者が時間ｔｋにてリスクのある患者のセットＲｋから再発するリスク（全ての時間ｔｋ，ｋ＝１，．．．Ｋにわたって、分母
【数４】
2021525361.tif 000010
に比例）は、時間インデックスｋにわたる積によって定量化される。部分尤度は、係数ベクトルβの関数であり、そのペナライズド推定値が次に用いられて、比例ハザード比
【数５】
2021525361.tif 000011
が計算される。この実施形態において、本開示の概念は、この推定値を、ツーステッププロセスを介して計算する：（１）Ｌ１ペナライズド（ＬＡＳＳＯ）Ｃｏｘ回帰に基づくモデル選択（αは、ペナルティＰλ，α（β）において１にセットされる）、続いて（２）Ｌ２正則化β推定（αは、ペナルティ期間において０にセットされる）。モデル選択の一部として、この実施形態における本開示の概念は、ヌルモデル（インターセプトのみで、予測特徴のないモデル）の、再発データへのフィットが正確な、偏っているが完全なモデルからの逸脱を最大限に説明するモデルを選択する。ＬＡＳＳＯペナルティのために、結果として生じた最適モデルは、再発のリスクを予測するのに最小の役割を果たす特徴に相当するベクトルβの係数をゼロにする。係数がゼロでない特徴のサブセットは、選択されたモデルを定義する。しかしながら、このサブセットが特徴の安定したセットを特定することを確実にするために、この実施形態における本開示の概念は、５００回のブートストラップにわたってモデル選択を繰り返して９０％のレベルにて安定して再発転帰と適合した特徴のみを含む。しかしながら、Ｌ１ペナライズドＣｏｘ回帰を用いて安定して選択される特徴に対応する係数の値は、１５４０個の入力特徴に依存する。本明細書の他の場所で延べられているように、この依存性を取り除くために、先に記載されたこの実施形態における本開示の概念の第２のステップは、ペナルティとしてのＬ２正則化により部分的尤度関数を最大にすることによって、選択された特徴にのみ対応するベータ係数を再推定する。結果として生じたベータ係数は、最終の安定性チェックに回され、そこでは５００回のブートストラップランの９０％での係数符号の安定性が試験され、そしてこの閾値をパスする特徴のみが、空間ドメインモデルに含まれる。この実施形態における本開示の概念は、ドメイン特異的再発ガイド特徴（図１０Ａ〜図１０Ｃ）及びそれらの係数（図１１Ａ〜図１１Ｃ）をもたらす３つの空間ドメイン毎に独立して、このプロセスを実行する。
【００３９】
更に、非限定的な例示的な特定の一実施形態において、３つの再発ガイドドメイン特異的モデルの各々は、上皮、間質、及び上皮−間質ドメインについてそれぞれ
【数６】
2021525361.tif 000012
【数７】
2021525361.tif 000013
及び
【数８】
2021525361.tif 000014
によって与えられるハザードリスクを定義する。次に、この実施形態における本開示の概念が、再発モデルの最終のリスク全体を
【数９】
2021525361.tif 000015
と定義し、Ｓ＝｛ｅｐｉｔｈｅｌｉａｌ，ｓｔｒｏｍａｌ，ｅｐｉ−ｓｔｒｏｍａｌ｝である。
【００４０】
本明細書で説明されているように、各空間ドメインについて、選択された特徴は、ＣＲＣ再発のリスクの予測に特異的な一セットのバイオマーカーを特定する。本開示の概念は、それらを用いて、対を定義していないバイオマーカーの交絡効果の制御によって全ての対間の部分的相関が計算されるバイオマーカーの空間を定義する。例示的な一実施形態において各患者に実行されるプロセスは、以下の通りである。選択された特徴によって同定されるバイオマーカーのセットを、Ｎ（≦５５）とする。５５個のバイオマーカー間で既に計算されたケンドール順位相関を用いて、Ｎバイオマーカーに相当するＮ×Ｎ相関マトリックスＣを構築し、その正定値性とひいてはその変換性を保証するために収縮ベースの小さな修正がなされる。次に、Ｃの逆数を求めることによってＮ×Ｎ精度マトリックスＰを計算する。次に、選択された特徴によって特定されるセットにおける任意の２つのバイオマーカーｂｍｉとｄｍｊ間の部分的相関を、
【数１０】
2021525361.tif 000016
を用いて計算し、式中、
【数１１】
2021525361.tif 000017
は、精度マトリックスＰの（ｉ，ｊ）番目の要素である。部分的相関を、全ての患者について実行してから、疾患の証拠のない患者とＣＲＣが再発した患者とに対応する２つの群に分ける。各群内の部分的相関の確率分布（コンパクトセット［−１，１］に関する）を計算し、そしてこれらの２つの分布間の情報距離を、イェンセン−シャノンダイバージェンスを用いて計算する。この情報距離は、２つの患者コホート内のバイオマーカーｂｍｉとｄｍｊ間の関連性（部分的相関）の微分変化を定義する。距離が大きいほど、微分変化は大きい。全てのＮ（Ｎ−１）／２バイオマーカー対についてこのプロセスを繰り返すことで、３つの空間ドメインについて図１５Ａ〜図１５Ｃに示される情報距離マトリックスが生じる。これらの情報距離マトリックスを９９パーセンタイル値にて閾値化して、図１５Ｄ〜図１５Ｆに示されている計算的に推測された空間ドメインネットワークが生じる。高パーセンタイルを選択して、最も判別可能なネットワークが捕捉されることを確実にする。
【００４１】
ゆえに、直前に記載されているように、図１に示される実施形態は、バイオマーカー強度発現及びその関連した相関特徴の双方の組合せ効果を考慮している本開示の概念を実行するトップダウン戦略である。この戦略は：（ｉ）空間的関連を暗黙のうちに捕捉するための上皮細胞、間質細胞、及び上皮−間質界面細胞について別個の予測モジュールを含み、（ii）３つのモジュール毎に再発関連特徴の最適かつ安定したセットを特定するペナライズド回帰を実行し、（iii）結果として生じた最適化モジュールを、癌再発リスクを予測する合同の乗法的リスクモデルに統合するモジュール的アプローチを介して実行される。
【００４２】
代替の実施形態において、本開示の概念はまた、ボトムアップ戦略として実行されてもよい。この代替の実施形態において、空間ドメイン毎の基本特徴セットの空間的切断及び生成が、本明細書に記載されているように実行された後に、一変量試験が実行され、そこでは、空間ドメイン毎の基本特徴セット内の各特徴が、空間ドメインにとって最適な特徴の顕著なサブセットを特定するために予後力について、独立して試験される。空間ドメイン毎の特徴のサブセットが決定されると、この代替の実施形態は次に、本明細書に記載されているステップ２０及びステップ２５に進んで、癌再発リスクを予測する合同の予測モデルを生成する。
【００４３】
図１６は、図１に示されており、本明細書に記載されている本開示の概念に従って癌再発生リスクを予測する多変量予測モデルを開発かつ訓練する例示的なシステム１００の概略ダイアグラムである。図１６で示されているように、システム１００は、本明細書に記載されているように、癌患者コホートの組織からマルチプレックス免疫蛍光バイオマーカーデータを生成／受信し、明細書に記載されているように、データをプロセシングして、空間ドメイン特異的多変量予測モデルを開発かつ訓練するように構成されたコンピューティングデバイスである。システム１００は、例えば、限定されないが、ＰＣ、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、又は本明細書に記載されている機能を実行するように構成された他の適切な任意のデバイスであってよい。システム１００は、入力装置１０５（例えばキーボード）、ディスプレイ１１０（例えばＬＣＤ）、及び処理装置１１５を備える。ユーザーはまた、入力装置１０５を用いて、入力を処理装置１１５に提供することができ、処理装置１１５は、出力シグナルをディスプレイ１１０に提供して、ディスプレイ１１０は、本明細書で詳細に記載されているように、ユーザーに情報を表示することが可能となる。処理装置１１５は、プロセッサ及びメモリを備える。プロセッサは、例えば、限定されないが、メモリと接続する、マイクロプロセッサ（μＰ）、マイクロコントローラ、又は何らかの他の適切なプロセシングデバイスであってもよい。メモリは、種々の型の内部記憶媒体及び／又は外部記憶媒体の１又は複数であってよく、例えば、限定されないが、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＦＬＡＳＨ(登録商標)、そして、コンピュータの内部記憶領域の形態でデータ記憶するための記憶レジスタ、すなわち、機械可読媒体を提供する同様なものであってよく、揮発性メモリであっても不揮発性メモリであってもよい。メモリはその中に、プロセッサによって実行可能である幾つかのルーチン（本明細書中で記載されるように本開示の概念を実行するためのルーチンが挙げられる）を記憶している。特に、処理装置１１６は、種々の実施形態において本明細書に記載されているマルチプレックス免疫蛍光バイオマーカーデータから、空間毎に基本特徴セットを生成するように構成された基本特徴セット生成コンポーネント１２０と、種々の実施形態において本明細書に記載されている最適な特徴サブセット選択を（例えば、トップダウン戦略又はボトムアップ戦略を介して）実行かつ試験するように構成された最適空間ドメイン特徴サブセット選択コンポーネント１２５と、種々の実施形態において本明細書に記載されている癌再発生リスクを予測する合同の多変量予測モデルを開発かつ訓練するように構成された予測モデル開発試験コンポーネントとを備える。
【００４４】
図１７は、本明細書に記載されている癌再発リスク予測方法論が、例示的な一実施形態に従って実行され得る、例示的なデジタル病理システム２００の概略ダイアグラムである。図１７に示されているように、システム２００は、患者の腫瘍組織サンプルについてのデジタルマルチプレックス免疫蛍光バイオマーカーデータを受信し、明細書に記載されているようにデータをプロセシングして、種々の実施形態において、本明細書に記載されているように、訓練かつ試験された多変量予測モデルに基づいて、かつこれを用いて、当該患者についての癌再発生リスクを予測するように構成されたコンピューティングデバイスである。システム２００は、例えば、限定されないが、ＰＣ、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、スマートフォン、又は本明細書に記載されている機能を実行するように構成された他の適切な任意のデバイスであってよい。システム２００は、入力装置２０５（例えばキーボード）、ディスプレイ２１０（例えばＬＣＤ）、及び処理装置２１５を備える。ユーザーは、入力装置２０５を用いて、入力を処理装置２１５に提供することができ、そして処理装置２０５は、出力シグナルをディスプレイ２１０に提供して、ディスプレイ２１０は、本明細書で詳細に記載されているように、ユーザーに情報を表示することが可能となる。処理装置２１５は、プロセッサ及びメモリを備える。プロセッサは、例えば、限定されないが、メモリと接続する、マイクロプロセッサ（μＰ）、マイクロコントローラ、又は何らかの他の適切なプロセシングデバイスであってもよい。メモリは、種々の型の内部記憶媒体及び／又は外部記憶媒体の１又は複数であってよく、例えば、限定されないが、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＦＬＡＳＨ、そして、コンピュータの内部記憶領域の形態でデータ記憶するための記憶レジスタ、すなわち、機械可読媒体を提供する同様なものであってよく、揮発性メモリであっても不揮発性メモリであってもよい。メモリはその中に、プロセッサによって実行可能である幾つかのルーチン（本明細書で記載されているように本開示の概念を実行するためのルーチンが挙げられる）を記憶している。特に、処理装置２１５は、種々の実施形態において本明細書に記載されている、訓練かつ試験された合同の多変量予測モデルを（例えば、トップダウン戦略又はボトムアップ戦略を介して）記憶かつ実行する予測モデルコンポーネントを備える。結果として、システム２００は、患者の腫瘍組織サンプルについてのデジタルマルチプレックス免疫蛍光バイオマーカーデータを受信し、かつデータをプロセシングして、予測モデルコンポーネント２２０において実行される訓練かつ試験された多変量予測モデルを用いて、癌再発生リスクを予測することができる。
【００４５】
特許請求の範囲において、括弧内に配置される符号は何れも、特許請求の範囲を限定するものとして解釈されるべきではない。文言「含む」又は「挙げられる」は、特許請求の範囲において記載されているもの以外の要素又はステップの存在を排除しない。幾つかの手段を列挙する装置クレームにおいて、当該手段の幾つかが、当業者、及びハードウェアの同じアイテムによって具体化されてよい。要素の前の文言「ある」は、複数のそのような要素の存在を排除しない。幾つかの手段を列挙する任意の装置クレームにおいて、これらの手段の幾つかが、当業者、及びハードウェアの同じアイテムによって具体化されてよい。ある種の要素が、相互に異なる従属クレームにおいて記載されているという単なる事実は、当該要素を組み合わせて用いることができないことを示すものではない。
【００４６】
本発明が、説明の目的で、最も実用的かつ好ましい実施形態であると現在考えられているものに基づいて詳細に記載さてきれたが、そのような詳細は、単に説明を目的としているだけで、本発明は、開示される実施形態に限定されず、それどころか、添付の特許請求の範囲の精神及び範囲内にある変更例及び均等な代替例の構成を含むことが意図されると理解されるべきである。例えば、本発明は、可能な限り、何れかの実施形態の１つ以上の特徴を、他の何れかの実施形態の１つ以上の特徴と組み合わせることができることを意図していると理解されるべきである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８Ａ１】
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【図８Ａ２】
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【図８Ｂ１】
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【図８Ｂ２】
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【図８Ｃ１】
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【図８Ｃ２】
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【図９】
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【図１０Ａ】
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【図１０Ｂ】
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【図１０Ｃ】
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【図１１Ａ】
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【図１１Ｂ】
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【図１１Ｃ】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５Ａ】
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【図１５Ｂ】
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【図１５Ｃ】
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【図１５Ｄ】
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【図１５Ｅ】
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【図１５Ｆ】
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【図１６】
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【図１７】
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【国際調査報告】
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