Искусственный интеллект для виртуальной пространственной протеомики по данным гистопатологии для интерпретируемого выявления биомаркеров при раке легкого

Пространственная протеомика позволяет получать детальную карту экспрессии белков и может изменить наше понимание биологии и болезней. Однако для клинического применения сохраняются существенные трудности, включая стоимость, сложность и масштабируемость. В настоящей работе мы представляем H&E to protein expression (HEX) — модель на основе ИИ, предназначенную для вычислительного формирования профилей пространственной протеомики по стандартным слайсам гистопатологии. Обученная и валидационная на 819 000 фрагментах (тайлах) гистопатологических изображений с сопоставленной экспрессией белков из 382 опухолевых образцов, HEX точно предсказывает экспрессию 40 биомаркеров, охватывающих иммунные, структурные и функциональные программы. HEX демонстрирует существенное преимущество по качеству по сравнению с альтернативными методами предсказания экспрессии белков по H&E-изображениям. Мы разработали подход мультимодальной интеграции данных, который сочетает исходное H&E-изображение и ИИ-полученную виртуальную пространственную протеомику для улучшения прогноза исходов. Применённый к шести независимым когортам немелкоклеточного рака легкого в сумме включавшим 2 298 пациентов, мультиомодальная интеграция с использованием HEX повысила прогностическую точность на 22% и предсказание ответа на иммунотерапию на 24–39% по сравнению с обычными клиникопатологическими и молекулярными биомаркерами. Биологическая интерпретация выявила пространственно организованные опухольно-иммунные ниши, предсказывающие ответ на лечение, включая колокализацию Т-хелперов и цитотоксических Т-клеток у отвечавших на терапию, и иммунносупрессивные агрегаты опухоле-ассоциированных макрофагов и нейтрофилов у неотвечавших. HEX предоставляет недорогой и масштабируемый подход для изучения пространственной биологии и способствует обнаружению и клинической трансляции интерпретируемых биомаркеров для персонифицированной медицины.