Опухоли с высокой микросателлитной нестабильностью и дефицитом системы репарации неспаренных оснований (MSI-H/dMMR) обладают особыми биологическими характеристиками и ассоциированы с синдромом Линча. При раке предстательной железы этот молекулярный подтип встречается настолько редко, что рутинное тестирование на MSI-H/dMMR не проводится. Однако выявление таких пациентов критически важно для назначения таргетной терапии и генетического консультирования.

Исследователи разработали PathStage-MSI — многоступенчатую модель трансферного обучения для предсказания MSI-H/dMMR статуса непосредственно по стандартным H&E-окрашенным гистологическим препаратам, что позволяет эффективно скринировать этот редкий молекулярный подтип без дополнительных затрат на иммуногистохимию или молекулярное тестирование.

Модель была обучена и валидирована на 984 цифровых изображениях целых гистологических срезов (WSI) от 906 пациентов из трёх международных когорт рака предстательной железы с сопоставленными H&E-изображениями и геномными данными. Для оценки обобщаемости и стабильности модели дополнительно проведена валидация на независимой когорте метастатического рака предстательной железы, включавшей 85 WSI от 29 пациентов.

PathStage-MSI использует многоступенчатый подход трансферного обучения, извлекая клинически значимые молекулярные признаки опухоли из рутинных диагностических препаратов, окрашенных гематоксилином и эозином.

Модель продемонстрировала высокую точность в детекции MSI-H/dMMR статуса:

• Внутренняя валидация: AUROC 0.89 [0.79–0.96] и 0.91 [0.81–0.98] в двух hold-out когортах
• Внешняя валидация: AUROC 0.75 [0.57–0.88] и 0.81 [0.66–0.94] в двух независимых когортах

Такая производительность подтверждает способность модели обобщать результаты на независимых данных, включая метастатический рак предстательной железы, что указывает на клиническую применимость в различных условиях.

PathStage-MSI представляет собой инструмент для эффективного предварительного скрининга редкого молекулярного подтипа MSI-H/dMMR при раке предстательной железы. Внедрение такого подхода в клиническую практику может:

• Улучшить идентификацию пациентов, нуждающихся в герминальном генетическом тестировании на синдром Линча
• Выявить кандидатов для прецизионной терапии, включая ингибиторы контрольных точек иммунного ответа
• Снизить затраты на массовое молекулярное тестирование путём целенаправленного отбора пациентов

Модель анализирует стандартные гистологические препараты, которые уже доступны в рутинной диагностической практике, что делает её внедрение экономически эффективным решением для скрининга на уровне популяции.

PathStage-MSI — это основанная на глубоком обучении платформа для детекции MSI-H/dMMR рака предстательной железы непосредственно по рутинным гистопатологическим изображениям. Обеспечивая эффективный предварительный скрининг редкого молекулярного подтипа, она имеет потенциал для улучшения отбора пациентов для прецизионных терапий и соответствующего генетического тестирования.