膀胱癌 GMLF 病理与表达融合的化疗完全缓解预测
图网络多模态后期融合（Graph-based Multimodal Late Fusion，GMLF）模型结合病理图像表征、细胞形态及表达向量，预测含顺铂新辅助化疗后的病理完全缓解。
用途与模型
- 研究用途
- 以实际治疗后病理结果，研究病理与表达融合模型的应答分层及可解释性。
- 模型与细胞来源
- S1314 中 180 患者 182 张全切片及配对 1071 维表达向量；两个 SlideGraph+图分支和一个表达多层感知机。
- 方法版本
- 2025 年 S1314/180 患者和 182 切片的内部验证版本
- 实验形式
- 按患者 80% 开发/20% 留出；开发集 5 折验证；3 分支分数后期融合及 Platt 概率校准。
材料与平台
- 治疗及标签
- 剂量密集甲氨蝶呤/长春碱/多柔比星/顺铂，或吉西他滨/顺铂；56 张切片对应完全缓解，126 张未达完全缓解。
- 输入信息
- ResNet-50 图像表征、HoVer-Net 细胞类型/细胞核形态及配对表达向量；未纳入年龄/分期等临床特征。
- 比较及解释
- 单/双/三模态消融；沙普利加性解释（SHapley Additive exPlanations，SHAP）代理模型解释分支及基因特征；重要性图定位相关组织区域。
测量指标与分析
- 病理完全缓解分类的受试者工作特征曲线下面积（area under the receiver operating characteristic curve，AUC）
- 固定特异性下敏感性
- 分支与表达特征重要性
- 局部组织组成和异质性比较
同患者切片共同分组。交叉验证、留出测试及外部验证身份分开；重要性和组织关联不作因果机制。
研究设计与结果
实验条件比较
- 研究设计
- S1314 内部患者层划分，比较三分支与单/双模态，并解释重要特征。
- 测试范围
- 180 患者 182 切片；模型数据是原 237 入组患者的可用子集；80/20 按患者分组。
- 参照体系
- 不同切片分析骨架、单模态/双模态、真实完全缓解与未完全缓解。
- 研究结果
- 完整模型 5 折平均 AUC 为 0.74±0.10，留出测试为 0.72；与次佳模型在 95% 特异性处的敏感性差异为 P = 0.07。
适用条件与研究局限
- 仅内部验证，无 S1314 之外独立队列。
- 随机治疗试验资料不等于计算模型前瞻性决策试验。
- 摘要称基因表达资料来自 RNA 测序，结果段则称为微阵列资料；两处对检测平台的说明不同。
- 切片数、患者数和表达维度不是同一分母；解释性关联仍需实验验证。
来源与原文
- Predicting response to neoadjuvant chemotherapy in muscle-invasive bladder cancer via interpretable multimodal deep learning原始研究 · npj Digital Medicine · 2025-03-22