주석을 사용하여 말초 혈액 및 골수에서 급성 전골수성 백혈병 검출

Jul 13, 2023

Scientific Reports 13권, 기사 번호: 2562(2023) 이 기사 인용

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혈액학자가 혈액도막과 골수 흡인물을 광학현미경으로 검사하는 것은 급성 백혈병 진단을 확립하는 중요한 단계이지만, 특히 다른 진단 방식을 사용할 수 없는 자원이 부족한 환경에서는 이 작업에 여전히 시간이 많이 걸리고 사람의 불일치가 발생하기 쉽습니다. . 이는 특히 긴급 치료가 필요한 급성 전골수성 백혈병(APL)의 경우에 영향을 미칩니다. 자동화된 전산 혈액병리학을 임상 워크플로우에 통합하면 이러한 서비스의 처리량을 향상하고 인지적 인적 오류를 줄일 수 있습니다. 그러나 이러한 시스템을 배포할 때 주요 병목 현상은 딥 러닝 모델을 훈련하기에 충분한 세포 형태적 개체 레이블 주석이 부족하다는 것입니다. 우리는 환자 진단 라벨을 활용하여 다양한 유형의 급성 백혈병을 감지하는 약한 지도 모델을 훈련함으로써 이 문제를 극복했습니다. 최소한의 감독으로 혈액 필름에 대한 자동화되고 신뢰할 수 있는 분석을 수행할 수 있는 딥 러닝 접근 방식인 백혈구 식별을 위한 다중 인스턴스 학습(MILLIE)을 소개합니다. 개별 세포를 분류하도록 훈련받지 않은 MILLIE는 혈액 도말에서 급성 림프구성 백혈병과 골수구성 백혈병을 구별합니다. 더 중요한 것은 MILLIE가 혈액도말(AUC 0.94 ± 0.04)과 골수 흡인물(AUC 0.99 ± 0.01)에서 APL을 검출한다는 것입니다. MILLIE는 혈액도말현미경 평가가 필요한 임상 경로의 처리량을 늘리는 실행 가능한 솔루션입니다.

높은 개구수 대물렌즈 하에서 말초 혈액 도말 및 골수 흡인으로부터 얻은 백혈구의 형태학적 평가는 급성 백혈병1과 같은 조혈 악성 종양을 진단하는 데 중요한 단계입니다. 보다 구체적으로 설명할 수 없는 백혈구 증가증이 있거나 보완적인 자동화 기기를 통해 폭발의 존재가 의심되는 경우 혈액 도말 검사를 항상 검사해야 합니다2. 마찬가지로, 혈액 도말 검사를 통해 골수 계통과 림프 계통을 구별할 수 있으며 이는 치료 선택에 중요합니다3,4,5.

불행하게도 말초 혈액 및 골수 흡인 필름 검사는 훈련된 인력의 가용성에 크게 의존하며 시간이 많이 걸리고 피로와 인지 과부하로 인해 인적 오류가 발생하기 쉽습니다. 디지털 병리학의 출현은 진단 결정 지원을 위해 말초 혈액 필름 및 골수 흡인물에 대한 확장 가능한 인공 지능 지원 검사의 가능성을 제시했습니다6. 전산 병리학은 백혈병의 잘 확립된 형태학적 지표를 인식하기 위해 최첨단 감독 딥 러닝 모델을 훈련함으로써 혈액학자의 작업을 재현하는 데 잠재력을 보여주었지만7,8,9,10,11,12,13,14, 중요한 한계 이전 연구에서는 급성 림프구성 백혈병(ALL)과 급성 골수성 백혈병(AML)과 같은 백혈병 유형을 구별하는 데 초점을 두지 않았다는 점입니다. 더욱이, 이러한 연구에서는 초기 사망률과 예후에 영향을 미치는 응급 치료가 필요한 급성 전골수성 백혈병(APL) 사례를 탐지하려고 시도하지 않았으며15 임상 경로의 다른 시간 소모적인 부분(예: 유전학, 세포화학, 유세포 분석)은 진행 중입니다. 이전의 완전 지도 모델7,9,13,16,17의 똑같이 중요한 단점은 인간 전문가가 제공하는 수십만 개의 객체 수준 셀 주석이 필요하다는 점입니다18. 이는 대규모로 얻기 어려울 뿐만 아니라 불일치로 인해 취약합니다. 주석 작성자의 주관성과 인지적 피로에 영향을 미칩니다. 이러한 한계를 극복하고 임상 평가 및 보조 실험실 매개 변수와 함께 APL 사례의 신속한 치료를 지원할 수 있는 임상 관련 시스템을 제공하기 위해 MILLIE(백혈구 식별을 위한 다중 인스턴스 학습) 접근 방식을 설계했습니다. 주석이 없는 사용자 정의 가능한 딥 러닝 프레임워크는 환자 진단 라벨을 활용하여 다양한 유형의 급성 백혈병을 감지하는 약한 감독 모델을 교육합니다. 진단 라벨로 훈련된 약한 감독 다중 인스턴스 학습 모델19,20은 이전에 세포 생물학21,22 및 전산 암 조직병리학23,24,25,26에서 현미경 이미지를 분석하는 데 사용되었지만 해당 기능을 급성 종양에 적용하려는 시도는 거의 없었습니다. 백혈병 임상 경로. 우리의 결과는 개별 세포를 분류하도록 훈련받지 않았음에도 불구하고 MILLIE가 말초 혈액 필름에서 정상적인 WBC, 림프모구 및 미성숙 골수 세포를 인식함으로써 정상, 급성 림프구성 백혈병과 급성 골수성 백혈병을 정확하게 구별할 수 있음을 보여줍니다. MILLIE는 AML 골수 흡인물과 건강한 골수 흡인물을 똑같이 구별할 수 있었습니다. MILLIE는 또한 급성 전골수성 백혈병(APL)의 지표로서 혈액 필름과 골수 흡인물 모두에서 전골수구를 검출할 수 있었습니다.