人工知能を用いた口腔舌扁平上皮癌の結節転移予測

Predicting nodal metastases in squamous cell carcinoma of the oral tongue using artificial intelligence.

抄録

目的:

口腔舌扁平上皮癌（SCC）患者における潜伏性リンパ節転移の存在は、治療に影響を及ぼす。患者の30％以上に潜伏性リンパ節転移が認められるが、かなりの数の患者がリンパ節の状態を確認するために不必要な頸部郭清を受けている。本研究では、原発巣からの視覚的病理組織像のみを解析する畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いて、口腔舌SCC患者におけるリンパ節転移の有無を予測することを試みた。

OBJECTIVE: The presence of occult nodal metastases in patients with squamous cell carcinoma (SCC) of the oral tongue has implications for treatment. Upwards of 30% of patients will have occult nodal metastases, yet a significant number of patients undergo unnecessary neck dissection to confirm nodal status. This study sought to predict the presence of nodal metastases in patients with SCC of the oral tongue using a convolutional neural network (CNN) that analyzed visual histopathology from the primary tumor alone.

方法:

単一施設の記録から口腔舌のSCC症例を同定した。完全な病理学的データを有する患者のみを本研究に組み入れた。原発腫瘍を2群に無作為に割り付け、2つの異なるレベルの監督下でトレーニングとテストを実施した。認定病理医が各スライドに注釈をつけた。HALO-AI畳み込みニューラルネットワークと画像ソフトウェアが、訓練と試験の実施に用いられた。一次解析にはROC曲線とYouden J統計量を用いた。

METHODS: Cases of SCC of the oral tongue were identified from the records of a single institution. Only patients with complete pathology data were included in the study. The primary tumors were randomized into 2 groups for training and testing, which was performed at 2 different levels of supervision. Board-certified pathologists annotated each slide. HALO-AI convolutional neural network and image software was used to perform training and testing. Receiver operator characteristic (ROC) curves and the Youden J statistic were used for primary analysis.

結果:

89例の口腔舌のSCCを対象とした。最も良好な成績を示したアルゴリズムは、高度の監督を受け、結節転移を同定する際の感度は65％、特異度は86％であった。このアルゴリズムのROC曲線の曲線下面積（AUC）は0.729であった。

RESULTS: Eighty-nine cases of SCC of the oral tongue were included in the study. The best performing algorithm had a high level of supervision and a sensitivity of 65% and specificity of 86% when identifying nodal metastases. The area under the curve (AUC) of the ROC curve for this algorithm was 0.729.

結論:

CNNは、原発腫瘍の視覚的病理組織像のみを解析することにより、口腔舌扁平上皮がん患者のリンパ節転移を予測できるアルゴリズムを作成することができる。

CONCLUSION: A CNN can produce an algorithm that is able to predict nodal metastases in patients with squamous cell carcinoma of the oral tongue by analyzing the visual histopathology of the primary tumor alone.