Süvaõppemudeli väljatöötamine ja valideerimine glomeruloskleroosi kvantifitseerimiseks neerubiopsia proovides

Kontakt:joanna.jia@wecistanche.com/ WhatsApp: 008618081934791

SissejuhatusRohkem kui 100 000 patsienti ootab praegu aneeru siirdamine.1 Vaatamata kasvavale vajadusele visatakse 17–20 protsenti siirdamiseks taastatud neerudest kasutusest välja.2-4 Elundite puuduse ja kasvava nõudluse tõttuneerusiirdamised, on tungiv vajadus vähendada tarbetut elundiheitet.3

Biopsia tulemust peetakse kõige olulisemaks teguriks doonori neeru kasutamise või äraviskamise üle.5 Paljud uuringud on seostanud doonori kroonilist kahjustust.neeru biopsia proovidsiirdamise tulemustega.{0}} Tase 20 protsentiglobaalne glomerulosklerooskasutatakse sageli siirdamisotsuse lõikepunktina ja see on peamine tegur, miks biopsia tulemus on kõige levinum põhjus, miks Ameerika Ühendriikides elundi siirdamiseks tagasi lükatakse.4

Hiljutised uuringud näitavad, et vastuvõetavad neerud visatakse ära doonori biopsiaproovi ebaühtlase ja ebaühtlase tõlgendamise tõttu.3,13,14 Isegi näiliselt lihtne mõõdik, nagu protsentglobaalne glomerulosklerooson inimeste poolt oluliselt erinev.{0}} Artefaktide külmutamine, alaspetsialistide teadmiste puudumine, ebapiisav proovide võtmine ja nende hindamiste ajatundlik iseloom aitavad kaasa inimlikele eksimustele.

Hiljuti on süvaõpe (DL) näidanud potentsiaali parandada histopatoloogiliste uuringute reprodutseeritavust ja täpsust.{0}} Varasemates teistes laborites tehtud uuringutes on kasutatud mittesklerootiliste ja globaalselt sklerootiliste glomerulite automaatseks tuvastamiseks DL-meetodeid.27-31Kuid , põhinevad need tehnikad spetsiaalsetel plekkidel, nagu perioodiline happe-Schiffi või Massoni trikroomplekid, mis on külmutatud sektsioonide ajatundlikul seadistamisel ebapraktilised. Meie grupi liikmete eelmine töö kirjeldab meile teadaolevalt ainsaid teatatud tulemusi, mis näitavad protsentide automatiseeritud kvantifitseerimise kõrget jõudlustglobaalne glomerulosklerooshematoksüliini-eosiiniga värvitud külmutatud lõikude terve slaidi kujutiste (WSI-de) kasutamine.

cistanche hea kulturism: neerude tugevdamiseks

Hüpoteesime, et doonori uurimisel on DL-lähenemineneeru biopsia proovidprotsendi hindamisel edestab inimpatoloogeglobaalne glomeruloskleroosja et edasist täiustamist võimaldab sektsiooni mitme taseme uurimine. Eeldatakse, et see suurenenud koeproovide võtmine vähendab tarbetu elundi äraviskamise tõenäosust ja käsitleb küsimust, kas DL-tehnikad on seotud olemasoleva doonorielundite kogumi olulise suurendamisega.

Märksõnad:glomeruloskleroos,neerud, Neeru biopsia proovid, neerusiirdamine, globaalne glomeruloskleroos

meetodidSelles uuringus järgiti diagnostiliste ja prognostiliste uuringute mitme muutujaga prognoosimudeli (TRIPOD) läbipaistvat aruandlust. Selle uuringu vaatas läbi ja kiitis heaks Washingtoni ülikooli institutsionaalne läbivaatamisnõukogu, kes loobus ka vajadusest saada teadlikku patsiendi nõusolekut, kuna selles uuringus kasutati olemasolevast andmekogumist ainult mitteidentifitseeritavaid bioproove.

Andmete kogumineWSI-d saadi surnud doonori biopsiaproovidest - 98 hematoksüliini-eosiiniga värvitud külmutatud lõigust ja 51 püsivast lõigust -, mis saadi kokku 83-st.neerudkasutades nii kiilu- kui ka nõelaproove. Külmutatud osaga biopsiaproovid ja püsiva lõigu biopsiaproovid saadi erinevatest neerudest. 83 isendist oli 62-l vähemalt 2-tasandiline läbilõige. Washingtoni ülikooli andmebaasi biopsiaproovide kujutised pärinevad Gift of Life Michiganist (saati ajavahemikus august 2015 kuni november 2016 Sakura skanneri abil; suurendus × 20) ja Washingtoni ülikoolist (otsiti ajavahemikus juuni 2015 kuni juuni 2017 Mid-America Transplant'i kaudu, kasutades Aperio Scanscope CS skanner; suurendus, × 20). Kõik surnud elundidoonorid, kes esinesid nende kuupäevade vahel ja läbisid aneeru biopsiadigitaalse intraoperatiivse patoloogilise uuringu jaoks oli selle uuringu jaoks sobiv. Doonorite demograafilised omadused ja kliinilised tunnused olid uurijatele teadmata. Kõik skaneeringud teisendati SVS-ist TIFF-vormingusse täiseraldusvõimega (0,5 μm/pikslit). Piltide suurus jäi vahemikku 105-1448 megapikslit.

Andmete annotatsioonEsmakordselt tegi slaididele mittesklerootiliste ja sklerootiliste glomerulite annotatsiooni plaadi sertifitseeritud ekspertneerudpatoloog (PW või JPG), mille on läbi vaadanud teine ​​juhatuse sertifitseeritud patoloog (TCL), kellel on doonori tõlgendamise kogemusneeru biopsia proovidja sellele järgneb viimane läbivaatamine mõne teise juhatuse sertifitseeritud eksperdi pooltneerudpatoloog (PCW või JPG). Lõplikud muudetud annotatsioonid olid mudeli koolituse ja hindamise alustõeks (st kullastandardiks). Glomerulite arvu tüüpilist varieeruvust iga revisjoni korral on illustreeritud lisa eJoonis 1. Fidži32 jaoks kirjutatud ettevõttesisest pistikprogrammi kasutati glomerulite käsitsi visandamiseks ja klassifitseerimiseks igal WSI-l, et genereerida glomeruluse piirkondade pikslite kaupa siltmaske sama eraldusvõimega kui algse WSI eraldusvõimega. Glomeruli klassifitseeriti kas globaalselt sklerootilisteks (defineeritud kui skleroos, mis hõlmab kogu glomerulaarkimpu, sealhulgas vananenud, tahkunud ja kaduv).globaalne glomeruloskleroos)või mitteglobaalselt sklerootiline. Kõik muud piirkonnad rühmitati ja märgistati tubulointerstitiumiks. 149 eraldi pildil märgiti kokku 1544 globaalselt skleroseerunud ja 6914 mitteglobaalselt skleroseerunud glomeruli. Biopsiaproovide protsendid olid laias vahemikusglobaalne glomeruloskleroos(0 protsenti -77 protsenti). Keskmine (SD) glomerulite arv slaidi kohta oli 57 (31).

DL mudeli arhitektuurSelles uuringus kasutatud DL-mudel oli täielikult konvolutsiooniline närvivõrk, mis põhines eelmises töös kirjeldatud VGG16 arhitektuuril33, mis hõlmas meie rühma liiget.34 Lühidalt, andmed sisestati eelkoolitatud VGG16-põhisesse võrku, mille kaalud olid allpool külmutatud. pudelikael (st vahetult enne tihedalt seotud klassifikatsioonikihte). VGG16 tihedalt ühendatud klassifikatsioonikihid asendati 5 täielikult konvolutsioonilise kihiga, millel on treenitavad raskused. Täielikult konvolutsioonilise arhitektuuri kasutamine kogu võrgus võimaldas iga sisendkujutise jaoks teisendust "pildist pildiks", mitte "pildist sildiks", millest viimane on vähem täpne ja palju muud. arvutuslikult kallis.34 Täiskonvolutsioonmudel genereeris sisendkujutise plaastrile registreeritud aladiskreetsed pikslikaardid, andes tõenäosuseks, et iga väljundpiksel oli tubulointerstitium, mitteglobaalselt skleroseerunud glomerulus või globaalselt skleroseerunud glomerulus.

Treeningu parameetridKujutised lõigati treeningsisendiks 2048 × 2048-piksliteks (1024 × 1024 μm) osaliselt kattuvateks pildilaikudeks (samm, 1664 pikslit või 838 μm). Plaastrid valiti koolituseks juhusliku valimi võtmise teel kogu pildiplaastrite kogust (ligikaudu 6500 plaastrit igas ristvalideerimise treeningkomplektis, ühe epohhi pikkus). Sisestusplaastreid pöörati juhuslikult (0 kraadi , 90 kraadi , 180 kraadi või 270 kraadi võrra ), mis andis treeninguandmete 8-kordse suurenemise kokku ligikaudu 52 000 võimaliku treeningplaastri võrra proovivõtubassein. Treening viidi läbi TensorFlow abil, minimeerides kategoorilist ristentroopia kadu, mida kaaluti klasside kaupa, kasutades klasside tasakaalustamatuse kompenseerimiseks skleroositud ja mitteskleroositud ja tubulointerstitsiaalsete kategooriate suhet 10:5:1. Stohhastilise gradiendi laskumise optimeerimist kasutati tsüklilise õppimiskiirusega vahemikus 1e-4 kuni 1e-2 ja partii suurusega 4 15 perioodi jooksul.

RistkinnitusMudelit koolitati ja testiti 10-kordse ristvalideerimisega, kus 10 protsenti WSI-dest peeti igas voltis treenimisest ja saadud mudelit (koolitatud ülejäänud 90 protsendi andmete põhjal) kasutati ennustuste loomiseks. kinnipeetud WSI-de kohta. Pildid erinevatelt tasanditelt samaneerudpeeti alati koos välja. Ristvalideerimisvoldi testkomplektist saadud teavet ei kasutatud vastava voldi koolituse teavitamiseks. Prognoosid kinnipeetud slaidide kohta loodi laigude kaupa vastavalt ülalkirjeldatud kujutise kuubikuteks jaotusskeemile (st 2048 × 2048 piksliga plaastrid 1664- pikslise sammuga) ja tulemused pandi kokku, et koostada väljundi tõenäosuse kaardid tervete WSI-de jaoks.

JäreltöötlusÜksikute glomerulite lokaliseerimiseks tõenäosuskaartidelt kasutati Gaussi laigutuvastusalgoritmi standardset laplatsi, mis sobib hästi suure kujutise intensiivsusega ringikujuliste piirkondade tuvastamiseks mitmel skaalal35. Protsentglobaalne glomeruloskleroosarvutati valemiga 100 × S / N, kus S on globaalselt skleroseerunud glomerulite arv ja N on glomerulide koguarv.

Statistiline analüüsPikslitevaheline kokkulepe annotatsiooni ja prognoosimise tõenäosuse kaartide vahel kvantifitseeriti täringu koefitsiendi ja ühendusmõõdiku lõikepunkti kaudu, mis arvutati iga väljundsildi kõigi pikslite jaoks kokku. Glomerulite arv saadi pärast plekkide tuvastamise töötlemist skleroseeritud ja mitteskleroositud tõenäosuskaardi kanalitel. Protsentglobaalne glomeruloskleroosarvutati nende arvude põhjal üksikute piltide ja üksikute piltide jaoksneerud, koondades kõigi nendega seotud tasemete (tavaliselt 2) loendusedneerud.Glomeruli arvu võrreldi annotatsiooni põhitõega, kusjuures täpsust hinnati Pearsoni korrelatsioonikordaja r ja ruutkeskmise vea (RMSE) abil. Vastavad kogused protsentidesglobaalne glomeruloskleroosarvutati valvepatoloogide hinnangute jaoks ja neid väärtusi võrreldi mudeli jõudlusega.

Kategoriseerimineneerudkui siirdamiseks "vastuvõetav" või "tõrjutud", määrati 20 protsentiglobaalne glomeruloskleroos, praeguses kliinilises praktikas sageli kasutatav lõikepunkt, mis põhineb ajaloolistel andmetel. F1 skoor arvutati selle funktsioonina, et õigesti eristada, kas valim oli põhitõe annotatsioonide suhtes üle 20-protsendilise lõikepunkti või alla selle. Coheni κ koefitsient (hindajate vahelise kokkuleppe näitaja) arvutati ka mudeli ja valvepatoloogide diskrimineerimise jaoks 20-protsendilise lõikepunkti juures, võrreldes põhitõe annotatsiooniga ja üksteisega.

Kuna määratlusglobaalne glomerulosklerooson loomulikult väljendatud beeta-jaotuse keskmisena, mis on antud parameetritega S (globaalselt skleroseerunud glomerulite arv) ja (N − S) (mitteglobaalselt skleroseerunud glomerulite arv), seda kasutati 95-protsendiliste ennustusintervallide arvutamiseks, mis on väljundi täpsus. 2-poolne P <.05 peeti="" statistiliselt="" oluliseks.="" kõik="" statistilised="" analüüsid="" viidi="" läbi="" märtsist="" 2018="" kuni="" augustini="" 2020="" pythoni="" pakettidega="" scikit-learn,="" versioon="" 0.22.1="" ja="" scipy.stats,="" versioon="">

Tulemused

Väljundi visualiseerimineKülmutatud ja püsiva lõigu WSI-de prognoositud kujutise väljundid näitasid kvalitatiivset kokkulepet sihtmärkmete kaartidega (joonis 1). Täringu koefitsiendid olid 0,784 mitteglobaalselt skleroseerunud glomerulite puhul ja 0,600 globaalselt skleroseerunud glomerulite puhul; samade rühmade liitmõõdikute koondlõikepunkt oli 0,645 mitteglobaalselt skleroseerunud glomerulite puhul ja 0,429 globaalselt skleroseerunud glomerulite puhul. Nimelt näitasid isegi oluliste artefaktidega külmutatud lõigud kvalitatiivset visuaalset kokkulepet annotatsiooni tõe ja ennustuste vahel (näide näidatud joonisel 1A).

Globaalse glomeruloskleroosi protsendi hindamine üksikute slaidide põhjalRistkinnitatudglomeruloskleroosennustused üksikutel slaididel näitasid samuti korrelatsiooni annotatsioonidega (r {0}}.916; 95 protsenti CI, 0.886-0.939; ja RMSE=5.631 ; 95 protsenti CI, 4.{{10}},517; P < .001)="" (joonis="" 2a).="" tulemuste="" eraldamine="" slaidi="" ettevalmistamise="" tehnikaga="" näitas,="" et="" külmutatud="" lõikude="" ennustused="" näitasid="" sarnast="" korrelatsiooni="" põhitõega="" (r="0,918;" 95="" protsenti="" ci,="" 0.879-0,944;="" rmse="" {{="" 20}},20;="" p="">< 0,001)="" (lisa="" ejoonis="" 3a),="" samas="" kui="" püsirühm="" näitas="" kõrgemat="" jõudlust="" (r="0,940;" 95="" protsenti="" ci,="" 0.896-0,965;="" rmse="4.32;" p="">< .001)="" (lisa="" ejoonis="" 3d).="" mudeliga="" tuvastatud="" glomerulite="" koguarv="" on="" näidatud="" joonistel="" 3a="" ja="" b,="" mis="" illustreerivad="" mitteglobaalselt="" skleroseerunud="" glomerulite="" korrelatsioone="" põhitõega="" (r="0.955;" 95="" protsenti="" ci,="" 0.938-0.967).="" ;="" rmse="8,383;" p="">< 0,001)="" ja="" globaalselt="" skleroseerunud="" glomerulid="" põhitõdedega="" (r="0,934;" 95="" protsenti="" ci,="" 0.909-0.952;="" rmse="" {{50="" }},718;="" p="">< 0,001).="" keskmine="" (sd)="" glomerulite="" arvu="" erinevus="" annotatsiooni="" ja="" prognoosi="" vahel="" oli="" 3,1="" (7,8)="" mitteglobaalselt="" skleroseerunud="" glomerulite="" puhul="" ja="" 0,2="" (4,7)="" globaalselt="" skleroseerunud="" glomerulite="" puhul.="" sarnaseid="" positiivseid="" tulemusi="" ennustatud="" glomerulite="" arvu="" kohta="" täheldati="" ka="" slaidide="" eraldamisel="" töötlemise="" teel="" (e.="" lisas="" olevad="" joonised="" 2a,="" b,="" e="" ja="">

Globaalse glomeruloskleroosi protsendi hindamine koondatud slaidide põhjal Koondamistasemed parandasid mudeli glomerulide loendust (joonis 3C ja D; e joonised 2C, D, G ja H täienduses) ning glomeruloskleroosi korrelatsiooni annotatsioonidega, nagu on näidatud joonisel 2B. r=0,933; 95 protsenti CI, 0.898-0.956; ja RMSE=5.094; 95 protsenti CI, 3.{{ 13}},301; P < 0,001="" kombineeritud="" külmutatud="" ja="" püsivate="" lõikude="" puhul),="" mis="" parandab="" valvepatoloogide="" jõudlust="" samadel="" juhtudel="" (r="0,884;" 95="" protsenti="" ci,="" 0.{21}="" },923="" ja="" rmse="6,523;" 95="" protsenti="" ci,="" 5.191-7,783;="" p="">< 0,001)="" (joonis="" 2c).="" rmse-ga="" mõõdetud="" globaalne="" glomeruloskleroosi="" viga="" oli="" mudeli="" puhul="" 22="" protsenti="" madalam="" kui="" valvepatoloogide="" puhul.="" mudeli="" globaalse="" glomeruloskleroosi="" ennustuste="" vastavus="" individuaalsete="" ja="" koondtasemete="" kohta="" on="" näidatud="" lisa="" ejoonis="" 4="" jääkväärtusena="" annotatsiooni="" põhitõe="">

sugulise neeruhaiguse ravi

Neeru väära iseloomustamise riski hindamine Annotatsioonide, mudeliprognooside ja valvepatoloogide globaalse glomeruloskleroosi protsendi tulemused sorteeriti ja joonistati globaalse glomeruloskleroosi protsendi suurenemise järjekorras kõigi uuringusse kaasatud 83 neeru puhul koos vastavate 95-protsendiliste ennustusintervallidega ja doonororgani siirdamise vastuvõtmise või hülgamise 20-protsendiline kärpepunkt (joonis 4B-F). Kuna biopsia ajal hindavad sektsiooni kõiki tasemeid valvepatoloogid, peetakse nende tulemusi koondhinnanguteks. Neerud, mille ennustusintervallid kattuvad 20-protsendilise lõikepunkti joonega, on eksliku aktsepteerimise või tagasilükkamise ohus, kui glomerulite arv on valesti hinnatud. Üle 20-protsendilise globaalse glomeruloskleroosiga neeru eksliku liigitamise võimalus on näidatud joonisel 4A. Üksikuid slaide kasutades oli DL-mudeli prognoositav veamäär 15 protsenti madalam kui valvepatoloogidel ja peaaegu identne põhitõe annotatsioonidega (st ideaalne juhtum). Ühendatud tasemetega langes DL-mudeli prognoositav veamäär 37 protsendini madalamal kui valvepatoloogidel. Samamoodi oli DL-mudeli prognoositav veamäär elundite eksliku vastuvõtmise korral individuaalsete tasemete kasutamisel 21 protsenti madalam kui valvepatoloogide puhul ja koondtasemete kasutamisel 34 protsenti madalam.

F1 skoor ja Cohen κ näitasid sarnaseid tulemusi. DL mudeli F1 skoor individuaalsete tasemete jaoksglobaalne glomeruloskleroosalla 20 protsendi oli 0,896 ja 0,950 nende individuaalsete tasemete puhul, mis ületasid 20 protsenti . Need mõõdikud paranesid tasemete koondamisel 0,926-ni alla 2{{20}} protsendi ja 0,964-ni nende puhul, kes on üle 20 protsendi. See võrreldi soodsalt valvepatoloogide F1 skooriga, mis on 0,852 alla 20 protsendi ja 0,929 nende puhul, kes on vanemad kui 20 protsenti. Cohen κ mudeli ennustuste jaoks individuaalsetel tasemetel põhitõe suhtes oli 0, 847, mis paranes 0, 891-ni koondtasemete puhul. Cohen κ eest

valvepatoloogide kogutud annotatsioonide osas oli madalam väärtus 0,781 ja oli 0,714 võrreldes mudeli koondatud taseme ennustustega. Koondtaseme tulemuste patoloogi ja mudeli tulemuste vastavus on näidatud lisa eJoonis 5 jääkväärtusena põhitõe suhtes, sorteerituna põhitõe järgiglobaalne glomeruloskleroosglomerulite protsent ja koguarv. Mitmetasandilise uuringu väärtust näidatakse beeta-jaotuse ennustusintervallide hindamisega. Hüpoteetilise biopsiaproovi beeta jaotuse illustratsioon 15 protsendigaglobaalne glomerulosklerooson näidatud joonisel 5A 1, 2, 3 ja 4 tasemega kogumite jaoks, eeldades, et igal tasandil on 58 täheldatud glomeruli (selle uuringu keskmine arv). Iga kõvera kõrgust antud väärtuse juures horisontaalteljel võib tõlgendada kui suhtelist tõenäosust hinnata protsentiglobaalne glomeruloskleroosolema see väärtus, arvestades skleroseerunud ja normaalsete glomerulite tegelikku jaotumist. Kõveraalune pindala annab seega hinnangu saamise tõenäosuseleglobaalne glomerulosklerooshinnangud integratsiooni piirides. Jaotus kitsenes suurenenud koondamisega. Veelgi olulisem on see, et kõveraalune normaliseeritud pindala, mis ületab nominaalse 20-protsendilise tagasilükkamise lõikepunkti, vähenes 14 protsendilt, kasutades ainult ühte taset, 2 protsendini, kui kombineerida 4 taset (joonis 5B), mis on 7-kordne vähenemine valesti ülehinnataglobaalne glomeruloskleroosja ekslikult visates ära selle, mis peaks olema kasutatav organ. Taseme ühendamise eeliste täiendavaks illustreerimiseks loendatakse glomeruleid 1000 juhuslikult valitud doonori biopsia proovide hindamisel (samast andmebaasist, mis 83neeru biopsia proovidSelles uuringus kasutatud) kasutati tasemete ühendamise mõju simuleerimiseks suurele elanikkonnale. The

Kohapealsete patoloogide hinnanguid kasutati põhitõeliste glomerulite loenduste asendajatena ja andmete koondamist simuleeriti, korrutades teatatud loendused taseme kohta basseini simuleeritud tasemete arvuga. Rakendades sellele stsenaariumile ülalkirjeldatud analüüsi, on vigaste elundite arv iga 1000 kohtaneerudwould decrease from 31 to 13 by increasing the number of levels evaluated from 1 to 4 (Figure 5C). As a demonstration of the potential clinical workflow with the incorporation of DL techniques, the DL model's predicted annotations for 25 cases from the study data set were randomly selected (5 each with 0%-5%, 6%-10%, 11%-15%, 16%-20%, and >20 protsenti globaalsest glomeruloskleroosist) ja esitati patoloogile, kes hindas histoloogilisi kujutisi koos mudeliga genereeritud glomerulite klassifikatsioonidega. Seejärel parandas patoloog kõik vahele jäänud või ebatäpselt märgistatud glomerulid viisil ja aja jooksul, mis oli kooskõlas praeguse kliinilise tavaga. Patoloogi muudetud hinnang oli paremini korrelatsioonis põhitõega (r=0.958) ja selle viga oli väiksem (RMSE=4.352) kui kumbki valvepatoloog (r=0). 613; RMSE=0.898) või ainult DL-mudel (r=0.847; RMSE=7.535) (eJoonis 7 lisal).

Arutelu

DL-mudel andis julgustavaid tulemusi nii kvalitatiivsetes (visuaalsetes) kui ka kvantitatiivsetes leidudes ning koondas meie rühma liikmete varasemas töös kirjeldatud väiksema koolituskomplekti tulemused.34 Mudel toimis hästi, kasutades kas külmutatud või püsivaid sektsioone, mis parandas - kutsuda patoloogide jõudlust. Mudelil kulus individuaalse WSI töötlemiseks umbes 5 minutit, mis jääb hästi patoloogilise operatsioonisisese konsultatsiooni tüüpiliste piirangute piiridesse.

Loendusvigade suurendamine väikese valimi kasutamisel tõstab esile väärtuse, mis on saadud ühest ühest kohast saadud mitme taseme tulemuste koondamisel.neeru biopsia.Doonori tüüpiline paksusneeru biopsianäidis on 1 mm. Patoloog uurib ainult tüüpilist 5-μm paksust osa sellest koest, jättes olulise osa hindamata.neeruduurimata. Kuigi järgmistes lõikudes võetud glomerulid ei pruugi olla sõltumatud, võib slaidi ettevalmistamise protsess põhjustada globaalses glomeruloskleroosis olulist sektsioonide vahelist varieeruvust, olenemata vaatleja varieeruvusest (e. Lisa joonis 6). Rohkemate koelõikude hindamisega saab selle varieeruvuse mõju minimeerida ja biopsiaproovi hindamise usaldusväärsust suurendada. Seda eelist on käesolevas uuringus selgelt täheldatud iga mõõdiku puhul (joonised 2-4), mis kõik näitasid paranemist täiendavate kudede uurimisel.

Praegune hooldustase nõuab ainult 25 glomeruli ja 1–2 sektsioonitaseme hindamist, kuna inimpatoloogid ei ole elundisiirdamise ajatundlikus kontekstis praktiliselt saavutatavad. DL-tehnikate kasutamine inimese võimekuse suurendamiseks selles olukorras võib lisada doonorikogumisse eluliselt vajalikke elundeid. Võimalik kliiniline töövoog DL-tehnikate lisamisega võib olla järgmine: proov saabub külmutatud sektsiooniga laborisse, kus valmistatakse ette ja skaneeritakse külmutatud lõiguga slaid. Seejärel laaditakse WSI üles DL-mudeli abil analüüsimiseks turvalisse kohta. DL-mudeli analüüsimise ajal võib patoloog sisse logida ja proovi muude asjakohaste leidude osas üle vaadata. DL-mudeli tulemus oleks saadaval 5–10 minuti jooksul, esitatakse patoloogile glomerulite klassifikatsioonide graafilise ülekattena histoloogilisel kujutisel, seejärel patoloog seda kontrollib (ja vajaduse korral muudab) ja lisatakse aruandesse. Tegelik aruanne oleks otseselt seotud kliinilise elektroonilise tervisekaardiga.

PiirangudSellel uuringul on mõned piirangud. See oli ühe keskuse uuring. Kuigi WSI-d genereeriti kahe skanneri abil kahes asutuses, genereeriti külmutatud jaotise andmekogum täielikult ühes asutuses, samas kui püsiva jaotise andmekogum genereeriti teisest asutusest. Kuigi väike esialgne andmekogum (n=17) viitas sellele, et mudeli ennustused külmutatud sektsioonide kohta näitasid mõistlikku vastavust seotud püsivate sektsioonidega ja et mudel ületas nende külmutatud lõikude puhul valvepatoloogid (e. Lisa joonis 8), uuring ei käsitlenud otseselt eraldi probleemi, kui täpselt vastasid külmutatud lõigud (ja ka patoloogide hinnangud nende kohta) püsivatele lõikudele, mis saadi ja töödeldud samast biopsiaproovist.

Andmekogum oli teiste DL-uuringutega võrreldes väike. Kokku uuriti aga ligi 8500 glomeruli, mis on suhteliselt suur arv. Suurema arvu juhtumite hindamise piirang seisneb WSI-de järjestikuste märkuste tegemise aeganõudvas protsessis. Selle mudeli tugevuse edasiseks hindamiseks on vaja täiendavaid uuringuid, mille käigus mudelit testitakse täiendavate laborite ja skanneritega loodud WSI-de abil.

JäreldusedSee prognostiline uuring näitas protsentide kvantifitseerimiseks paremat tulemuslikkustglobaalne glomerulosklerooskülmutatud ja püsiva hematoksüliini-eosiiniga värvitud doonori siirdamise WSI-destneeru biopsia proovidDL-mudeli järgi kui valvelaua sertifitseeritud patoloogid. Toimivust parandas veelgi täiendavate koelõikude uurimine – protsess, mis ületab patoloogide suutlikkuse doonori biopsiaproovide hindamise ajatundliku iseloomu tõttu. Tulemused näitasid, et protsendi valesti iseloomustamise tõenäosus on vähenenudglobaalne glomeruloskleroosDL-mudeli kasutamisel, vähendades sellega ebasobiva doonorielundi äraviskamise või ebaoptimaalse organi kasutamise tõenäosust. Leiud illustreerivad märkimisväärset kasu, mida saaks realiseerida DL-meetodite abil kirurgilise patoloogia kliinilises praktikas.