Melanoma Prognostication Using AI-Guided Histopathology.

چکیده اصلی

Accurate diagnosis and risk stratification are central for optimal management of patients with melanoma. Current American Joint Committee on Cancer (AJCC) staging systems inadequately stratify patients with clinically meaningful metastatic potential. Manual histopathologic interpretation compounds this limitation, particularly for diagnostically ambiguous lesions at the benign-malignant interface, where concordance is highly variable. This review examines how computational pathology and convolutional neural networks (CNNs) can improve histopathologic diagnosis and risk stratification of melanoma, evaluate current image-based deep learning (DL) approaches, and outline a path toward explainable, multimodal prognostic tools. We review published DL models applied to hematoxylin and eosin whole-slide images (H&E WSIs) for melanoma diagnosis, subtype classification, and survival prediction, and discuss integration with transcriptomic and spatial proteomic data modalities. Computational pathology, informed by deep learning, can reliably identify melanomas at risk of disease recurrence and progression. These inferences can be enhanced by integration of spatial molecular profiling, which can also provide mechanistic explainability to the H&E-based DL models. However, limitations in dataset diversity, external validation, model interpretability, and generalizability across populations and image acquisition protocols currently prevent clinical adoption. Outcome-anchored, multimodal computational pathology pipelines integrating H&E WSIs with spatial multi-omic profiling offer a biologically grounded and scalable framework for personalized risk stratification in stage I-III CM, with potential to standardize diagnosis, discover novel prognostic features, and inform individualized treatment strategies.

ترجمه فارسی چکیده

تشخیص دقیق و رده‌بندی ریسک برای مدیریت بهینه بیماران مبتلا به ملانوم حیاتی است. سیستم‌های طبقه‌بندی فعلی کمیسیون مشترک سرطان آمریکا (AJCC) بیماران را به‌طور مناسب بر اساس پتانسیل متاستازهای بالینی رده‌بندی نمی‌کنند. تفسیر دستی بافت‌شناسی پزشکی این محدودیت را تشدید می‌کند، به‌ویژه برای ضایعات مبهم تشخیصی در مرز خوش‌خیم-بدخیم، جایی که توافق بسیار متغیر است. این مرور بررسی می‌کند که چگونه پزشکی محاسباتی و شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) می‌توانند تشخیص و رده‌بندی ریسک ملانوم را بهبود بخشند، رویکردهای یادگیری عمیق مبتنی بر تصویر را ارزیابی کنند و مسیری را برای ابزارهای پیش‌آگهی قابل توضیح و چندگانه ترسیم کنند. ما مدل‌های منتشر شده یادگیری عمیق را که بر تصاویر اسلاید کامل هتروکسیلین و اوسین (H&E WSIs) برای تشخیص ملانوم، طبقه‌بندی زیرنوع و پیش‌بینی بقای آن‌ها اعمال می‌شوند، مرور می‌کنیم و بحثی در مورد ادغام با داده‌های مولکولی و پروتئومیک مکانی داریم. پزشکی محاسباتی، که با یادگیری عمیق هدایت می‌شود، می‌تواند ملانوم‌های در معرض خطر بازگشت و پیشرفت بیماری را به‌طور قابل اعتماد شناسایی کند. این استنباطات می‌تواند با ادغام پروفایل‌سازی مولکولی مکانی تقویت شود که می‌تواند توضیح‌پذیری مکانیزمی به مدل‌های یادگیری عمیق مبتنی بر H&E نیز ارائه دهد. با این حال، محدودیت‌های تنوع داده‌ها، اعتبارسنجی خارجی، قابل‌فهم بودن مدل و قابلیت تعمیم در جمعیت‌ها و پروتکل‌های به‌دست‌آوری تصویر در حال حاضر مانع از پذیرش بالینی می‌شوند. لوله‌های اپی‌لاین پزشکی محاسباتی مبتنی بر خروجی، که H&E WSIs را با پروفایل‌سازی چند-اومیک مکانی ادغام می‌کنند، چارچوبی مبتنی بر زیست‌شناسی و مقیاس‌پذیر برای رده‌بندی ریسک شخصی‌سازی شده در CM مرحله I-III ارائه می‌دهند، با پتانسیل استانداردسازی تشخیص، کشف ویژگی‌های پیش‌آگهی جدید و ارائه استراتژی‌های درمانی شخصی‌سازی شده.

متن کامل اصلی